本研究关注的是如何将大语言模型(LLMs)应用到零样本和少量样本的推荐系统,克服LLMs在理解和处理长用户行为序列时的挑战。具体地,我们提出"长期序列行为理解难题",指出在面对长序列,LLMs未能有效提取推荐相关的信息,如在Vicuna-13B模型的2048个令牌限制下,性能随序列长度增加反而下降。传统推荐模型如SIM在序列增长时有...
在实际应用中,根据这个概率,推荐系统会决定是否推荐该商品或服务。 p = \frac{\exp(p_{yes})}{\exp(p_{yes})+\exp(p_{no})} Dataset Description 我们利用了Amazon-M2商品推荐和MIND新闻推荐两套文本序列数据。我们仅考虑那些至少进行了10次且最多不超过25次交互的观测,以确保数据的有效性和代表性。在...
本文主要讲的是通过指令微调LLM并用LLM进行推荐,经过精心设计的指令微调后的LLM在多种场景下的推荐表现出不错的效果。但是,由于LLM无法很好地处理长文本,LLM难以对用户较长的序列进行建模,文中实验生成所用的行为序列大小被限制为20,测试时重排的集合大小更是只有10,在实际中的推荐系统数据要比这些大的多。目前,微...
P5是早期的一种基于LLM方法的统一范式,它通过将user和item映射为索引,将各种推荐数据格式(例如user与item的交互、用户画像、item描述等)转化为自然语言序列。后续很多方法都是基于P5的思想,改进映射方式,将推荐数据转化为语言序列。 Textual Side Information-enhanced Recommender Systems 基于ID的方法存在局限性,因为user...
语言模型在推荐系统中的应用主要体现在以下几个方面: 用户特征表示:利用语言模型对用户生成的文本进行特征提取,构建用户特征向量。 物品特征表示:利用语言模型对物品描述文本进行特征提取,构建物品特征向量。 上下文理解:利用语言模型对用户行为序列和上下文信息进行建模,提高推荐效果。
时间序列预测:LLM可以处理和分析时间序列数据,预测未来的市场趋势或业务指标。 分类和回归:LLM可以用于分类和回归任务,预测客户的购买行为或产品的销售量。 推荐系统:LLM可以用于构建推荐系统,根据用户的历史行为推荐个性化的内容或产品。 5. 交互式分析 LLM使得数据分析变得更加交互式和用户友好。
推荐系统:在推荐系统中,传统机器学习模型能够根据用户的历史行为推荐个性化内容。 异常检测:传统机器学习在异常检测领域也有广泛应用,如信用卡欺诈检测、网络安全等。 4. 可解释性和透明度 LLM: 黑箱问题:LLM通常被认为是“黑箱”,因为它们的决策过程不透明,难以解释模型是如何做出特定预测的。
论文通过在三个真实世界的数据集上进行广泛实验，验证了RecRanker框架在直接推荐和序列推荐场景中的有效性...
6. 应用广泛：在商业和研究领域，大型语言模型被用于聊天机器人、内容推荐系统、语言翻译、文本摘要、情感分析等多种应用。7. 伦理和偏见问题：由于这些模型是在现有的数据上训练的，它们可能会复制和放大训练数据中的偏见和不准确性，这引发了关于伦理使用和监管的讨论。8. 资源消耗：训练和运行大型语言模型需要大量...
4.3 推荐领域的长文本建模 为了运用大语言模型,我们需要对推荐的领域内知识进行模板和提示词处理,得到相应的文本信息交给大语言模型进行处理。但在推荐系统领域,我们往往需要更长的用户序列、更大的候选物品集和更多元的特征来达成更优秀...