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任旭滨-LLMs Enhanced Rec 6.22.pdf

上传人: 张** 编号:168888 2024-07-06 25页 4.17MB

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本文主要探讨了大型语言模型(LLM)在推荐系统中的应用,特别是在图神经网络(GNN)的上下文中。作者提出了两种方法来增强图基推荐:一是将GNN作为前缀,二是LLM与图的交互。研究强调了在推荐系统中融合用户和商品的文本描述的重要性,并提出了使用LLM来获取高质量文本特征表示的方法。文章还介绍了两种对齐策略——对比式对齐和生成式对齐,以有效地建模批评函数,并提高推荐性能。实验表明,改进的文本表征质量对推荐性能有显著影响,且对比式对齐能抵抗噪声,而生成式对齐能增强预训练的好处。此外,文章还介绍了一种可解释推荐模型XRec,该模型结合了LLM和GNN,能够为推荐提供解释,并在多个数据集上进行了验证。总体而言,研究强调了LLM在推荐系统中的潜力,无论是在性能提升还是可解释性方面。
如何利用大语言模型提升推荐系统的性能? 大语言模型在可解释推荐系统中扮演什么角色? 如何在推荐系统中有效结合图神经网络和语言模型?
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