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LLM-ESR@NeurIPS 2024: 大语言模型破解推荐系统的长尾难题

旺知识  · 公众号  ·  · 2024-11-17 11:59

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在现实世界的推荐系统中,大多数用户只与少数项目互动,而大多数项目很少被消费,这导致了所谓的长尾挑战。为了解决这一问题,研究者们提出了一种新框架LLM-ESR,它利用大型语言模型的强大语义理解能力来增强推荐系统的性能,专门优化那些互动较少的用户和项目的效果。 我们翻译解读最新论文:大型语言模型增强的长尾序列推荐 ,文末有论文信息。 作者: 张长旺,图源: 旺知识 序列推荐系统(SRS)旨在基于用户的历史互动预测用户随后的选择,并在电子商务和社交媒体等多个领域得到应用。然而,在现实世界的系统中,大多数用户只与少数项目互动,而大多数项目很少被消费。这两个问题被称为长尾用户和长尾项目挑战,常常给现有的SRS带来困难。这些挑战可能会对用户体验和卖家利益产生不利影响,因此解决它们至关重要。尽管一 ………………………………

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