LLM4Rec介绍
1. 概念与缘起 LLM4Rec = Large Language Models for Recommendation 这是学术界和工业界对“将大语言模型(LLM)用于推荐系统”这一研究方向的统称,而不是某一个具体模型。 (A Survey on Large Language Models for Recommendation) 之所以受到关注:LLM 在文本理解、知识压缩、生成与推理方面表现突出,可为推荐系统带来「更好的语义表征 + 外部知识 + 类人生成能力」。 2. 两大技术范式 范式 思路 代表工作 典型应用场景 DLLM4Rec(Discriminative) 把 LLM 当作编码器/特征提取器;输出仍是打分/排序。 CLLM4Rec (WWW 2024) – 用软硬 Prompt 将用户/商品 ID 引入 GPT-2,融合 ID-Embedding 与文本表示。 (Collaborative Large Language Model for Recommender Systems) CTR 预估、序列推荐、冷启动 GLLM4Rec(Generative) 将推荐表述为自然语言生成任务,直接“写出”用户可能喜欢的物品或理由。 GPT-4Rec、RecMind、Chat-Rec 等 对话式推荐、长文本摘要推荐、理由生成 这一分类最早由 2023 年的系统综述明确提出。 (A Survey on Large Language Models for Recommendation)...