利用大语言模型的推荐系统方法论与方法的比较分析

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推荐系统 大语言模型 自然语言处理 用户建模 协同过滤 参数高效微调

学术背景

随着互联网信息的爆炸式增长，推荐系统（Recommender Systems, RSs）在现代数字生活中扮演着不可或缺的角色。无论是Netflix的电影推荐，还是社交媒体的个性化新闻推送，推荐系统都在重塑用户的在线体验。然而，传统的推荐系统面临诸多挑战，如数据稀疏性（data sparsity）、冷启动问题（cold-start）、可扩展性（scalability）和缺乏可解释性（lack of explainability）等。近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域取得了巨大进展，这促使研究者探索如何将这些模型应用于推荐系统，以利用其强大的文本表示能力和丰富的知识库来解决上述问题。

本文旨在对近年来将LLMs应用于推荐系统的各种方法进行比较分析，探讨这些方法的有效性、优势及其潜在的局限性。通过系统化的分类和评估，本文为未来的研究提供了重要的参考和启示。

论文来源

本文由Marwa A. Shouman、Hamdy K. Elminir和Gamal Eldin I. Selim共同撰写，三位作者在推荐系统和大语言模型领域均有深入的研究。该论文于2025年发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上，DOI为10.1007/s10462-025-11189-8。

论文主要内容

1. LLMs在推荐系统中的角色

LLMs在推荐系统中的应用主要体现在两个方面：特征编码和推荐生成。作为特征编码器，LLMs可以从文本数据（如评论、描述）中提取特征，生成用户和项目的表示。例如，BERT模型通过双向上下文理解能力，能够更好地表示用户和项目的文本特征。作为推荐生成器，LLMs可以根据用户的历史行为和上下文生成推荐列表或评分。例如，GPT模型通过自回归生成技术，能够动态生成推荐内容。

2. 学习范式

LLMs在推荐任务中的适应性主要通过以下几种学习范式实现：

  • 预训练：LLMs在大规模文本数据上进行预训练，学习语言结构和语义。例如，BERT4Rec通过掩码用户行为预测任务进行预训练，以捕捉用户行为的上下文信息。
  • 微调：在预训练的基础上，LLMs通过特定任务的数据进行微调，以适应推荐任务。例如，P5模型通过多任务指令微调，能够执行多种推荐任务，如评分预测和评论摘要。
  • 无调优提示：通过设计特定的提示（prompt），LLMs可以在不修改模型参数的情况下执行推荐任务。例如，NIR模型通过多步提示策略，指导GPT-3生成电影推荐。

3. 数据集与评估指标

本文详细介绍了推荐系统研究中常用的数据集，如Amazon产品评论、MovieLens、Yelp等，并讨论了这些数据集的特点和挑战。此外，本文还介绍了推荐任务中常用的评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、归一化折损累积增益（NDCG）等，以及语言生成任务中的BLEU和ROUGE评分。

4. 研究结果与讨论

通过对多种LLM-based推荐方法的比较，本文得出以下结论：

  • 适应性：LLMs能够通过少量数据进行下游任务的适应，并且在跨领域推荐任务中表现出色。例如，P5模型在未见过的领域中仍能提供有效的推荐。
  • 冷启动问题：LLMs通过文本特征和大规模预训练知识，能够有效缓解冷启动问题。例如，Sanner等人展示了在用户冷启动场景下，少样本学习（few-shot learning）能够与传统推荐方法相媲美。
  • 可解释性：LLMs的交互性和文本生成能力使其在推荐解释任务中表现出色，能够生成连贯且上下文相关的解释，增强用户对系统的信任。

5. 局限性

尽管LLMs在推荐系统中展现出巨大潜力，但仍存在一些局限性：

  • 学习目标差异：LLMs的预训练目标与推荐系统的任务目标存在差异，导致其对用户-项目关系的理解有限。
  • 上下文长度限制：LLMs的固定上下文窗口限制了其在长序列推荐任务中的应用。
  • 幻觉与输出格式问题：LLMs可能生成无意义或不符合要求的输出，需要通过提示工程和后处理模块进行缓解。
  • 计算成本：LLMs的训练和微调过程需要大量的计算资源，且部分模型的API访问费用较高。

研究亮点

本文的主要亮点在于系统化地比较了多种LLM-based推荐方法，并通过分类和评估为未来的研究提供了重要参考。具体而言，本文的创新点包括：

  • 分类框架：本文提出了基于LLMs在推荐系统中的角色、学习范式和系统结构的分类框架，为研究者提供了清晰的视角。
  • 多任务推荐框架：本文探讨了如何通过多任务学习构建统一的推荐框架，如P5和M6-Rec，展示了LLMs在多样化推荐任务中的潜力。
  • 冷启动与可解释性：本文详细分析了LLMs在冷启动和推荐解释任务中的优势，为实际应用提供了重要启示。

结论与意义

本文通过对LLM-based推荐方法的全面比较，揭示了这些方法在推荐系统中的潜力与挑战。LLMs凭借其强大的文本表示能力和适应性，能够有效解决传统推荐系统面临的诸多问题，如冷启动和可解释性。然而，LLMs的学习目标差异、上下文长度限制和计算成本等问题仍需进一步研究。本文的研究为未来的推荐系统研究提供了重要的理论基础和实践指导，推动了LLMs在推荐领域的应用与发展。