随着 LLM 的兴起,以及在多领域多场景的良好表现,也为推荐系统的提供新的工具和思路。 1.1 基于 LLM 的推荐系统的优点 根据LLM 和 推荐系统 的特点,二者结合的优点可从以下方面考虑: 缓解稀疏场景:LLM 的 zero-shot 和few-shot 能力可用于解决冷启动问题和长尾问题。 实验表明,在冷启动场景下,具有超过 100B ...
为了提供对现有基于LLM的推荐系统的全面理解,本综述提出了一种分类法,将这些模型分为两大范式,分别是用于推荐的判别型LLM(DLLM4Rec)和用于推荐的生成型LLM(GLLM4Rec),其中后者是首次被系统地整理出来。此外,我们在每种范式中都系统地回顾并分析了现有的基于LLM的推荐系统,提供了它们的方法、技术和性能的洞察。此外...
LLM的引入，使推荐系统能够更好地理解用户意图和内容语义，从而提升推荐的精准度和多样性。例如，LLM可以用于增强用户画像，通过分析用户的文本反馈、搜索历史等，更深入地挖掘用户兴趣点；同时，它还能用于丰富物品标签，通过对物品描述的深入理解，提炼出更具区分度的特征，提高推荐的相关性和新颖性。三、升级策略：整...
通过训练LLM模型,我们可以捕捉到用户的语境和行为,从而为用户提供更加贴心的推荐。三、未来发展趋势随着自然语言处理技术的不断发展,LLM在推荐系统中的应用也将越来越广泛。未来,我们可以将LLM与其他技术相结合,如强化学习、深度学习等,以进一步提高推荐系统的性能和精度。此外,我们还可以探索如何将LLM应用于更多的领域,...
在“何处运用大语言模型”的角度下,我们发现大语言模型在推荐领域呈现出“突破传统定位,重塑推荐流程”的发展态势。 伴随着参数规模上升带来的涌现能力(逻辑推理、指令跟随),大语言模型在推荐系统中扮演的角色开始逐渐突破传统定位,从简单的编码器、打分器向外扩展延伸,在特征工程、乃至推荐流程控制都发挥重要作用,能够...
大型语言模型(LLM)在推荐系统中的使用在最近的研究中引起了极大的关注。许多研究已经探索了LLM作为推荐模型的直接使用。这些方法的基本原理包括构建包含推荐任务、用户配置文件、物品属性和用户-物品交互的提示。然后,这些特定于任务的提示被作为LLM的输入呈现,LLM被指示预测给定用户和项目之间交互的可能性。
推荐系统是计算机软件工程的一个子领域,通过大数据、机器学习等技术,在用户使用产品的过程中,学习用户的兴趣偏好,主动展示他可能喜欢的“物品”(这里的物品是指待推荐的东西,可以是商品、电影、视频、文章、音乐、美食、景点、理财产品甚至是人,后面都用物品指代,不再说明),从而促成“消费”,节省用户时间,提升用户体验...
在文章"奥创纪元:当推荐系统遇到大模型LLM"中,作者Kaiyuan探讨了大型语言模型(LLM)与推荐系统的整合,这是科技行业中备受关注的话题。文章深入探讨了LLM革新推荐系统运作方式的潜力,特别是在电子商务平台上。它讨论了LLM相对于传统推荐模型的优势,如其理解和处理语义信息、推理能力和强大的可解释性。文章还涉及到挑战,...
大规模语言模型集成了海量知识内容且具备强大的逻辑推理能力，能够以自然语言的形式与用户进行互动交流，与对话式推荐系统相当契合。在此背景下 Google 在 YouTube 场景中基于大语言模型 LaMDA 实现了对话式推荐系统 RecLLM，开启了对话式推荐系统的新模式。RecLLM 如下图所示，RecLLM 的整体框架包含以下几个部分：（1...
近年来,随着自然语言处理技术的不断进步,大型语言模型(LLM)在电商推荐系统中的应用逐渐受到关注。LLM是一种基于深度学习的自然语言处理技术,能够理解和生成人类语言文本。通过训练LLM在大量文本数据上,可以使其具备一定的语言理解和生成能力。在电商推荐系统中,LLM可以用于分析用户的文本输入,理解其需求和兴趣,从而为用户...