港大開源推薦系統(tǒng)新范式RLMRec！大模型加持，準確提煉用戶/商品文本畫像

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原標題：港大開源推薦系統(tǒng)新范式RLMRec！大模型加持，準確提煉用戶/商品文本畫像

關鍵字：表征,文本,信號,用戶,語義

文章來源：新智元

內容字數(shù)：14322字

內容摘要：新智元報道編輯：LRS【新智元導讀】本文提出了一種簡易且高效的基于大語言模型的表征學習（Representation Learning）范式?；谠摲妒侥Ｐ蜔o關的特性，將其有效地與現(xiàn)有最先進的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的協(xié)同過濾推薦算法相結合，顯著且極大地提高了在推薦場景下的性能。推薦系統(tǒng)在深度學習和圖神經(jīng)網(wǎng)絡的影響下已經(jīng)取得了重大進步，尤其擅長于捕捉復雜的用戶-物品關系。然而，現(xiàn)有基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNNs）的推薦算法普遍僅依賴于ID數(shù)據(jù)構造的結構化拓撲信息，導致其大量存在于推薦數(shù)據(jù)集中與用戶和物品相關的原始文本數(shù)據(jù)，因此，其學習到的表示不夠信息豐富。此外，協(xié)同過濾中運用到的隱式反饋（Implicit Feedback）數(shù)據(jù)存在有潛在的噪聲和偏差，其對深度模型在用戶偏好學習的有效性也提出了挑戰(zhàn)。 目前，如何將大語言模型（LLMs）與傳統(tǒng)的基于ID數(shù)據(jù)的推薦算法相互結合，已經(jīng)受到了學界以及工業(yè)界的廣泛關…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發(fā)展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。