港大开源推荐系统新范式RLMRec！大模型加持，准确提炼用户/商品文本画像

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原标题：港大开源推荐系统新范式RLMRec！大模型加持，准确提炼用户/商品文本画像

关键字：表征,文本,信号,用户,语义

文章来源：新智元

内容字数：14322字

内容摘要：新智元报道编辑：LRS【新智元导读】本文提出了一种简易且高效的基于大语言模型的表征学习（Representation Learning）范式。基于该范式模型无关的特性，将其有效地与现有最先进的基于图神经网络的协同过滤推荐算法相结合，显著且极大地提高了在推荐场景下的性能。推荐系统在深度学习和图神经网络的影响下已经取得了重大进步，尤其擅长于捕捉复杂的用户-物品关系。然而，现有基于图神经网络（GNNs）的推荐算法普遍仅依赖于ID数据构造的结构化拓扑信息，导致其大量存在于推荐数据集中与用户和物品相关的原始文本数据，因此，其学习到的表示不够信息丰富。此外，协同过滤中运用到的隐式反馈（Implicit Feedback）数据存在有潜在的噪声和偏差，其对深度模型在用户偏好学习的有效性也提出了挑战。 目前，如何将大语言模型（LLMs）与传统的基于ID数据的推荐算法相互结合，已经受到了学界以及工业界的广泛关…

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。