LEARN: Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical Industrial Application

📄 arXiv: 2405.03988v3 📥 PDF

作者: Jian Jia, Yipei Wang, Yan Li, Honggang Chen, Xuehan Bai, Zhaocheng Liu, Jian Liang, Quan Chen, Han Li, Peng Jiang, Kun Gai

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-05-07 (更新: 2024-12-26)

备注: Accepted by AAAI 2025. Codes are released at https://github.com/adxcreative/LEARN

💡 一句话要点

提出LEARN框架，利用大语言模型知识增强推荐系统，提升工业应用效果。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推荐系统 大语言模型 知识迁移 双塔结构 工业应用 文本编码 协同过滤

📋 核心要点

  1. 现有推荐系统依赖ID嵌入，忽略物品文本语义信息，导致性能和泛化能力受限。
  2. LEARN框架利用预训练大语言模型编码物品，融合开放世界知识和协同知识，提升推荐效果。
  3. 实验表明，LEARN在工业数据集和Amazon Review数据集上均取得显著性能提升。

📝 摘要（中文）

现有的推荐系统主要依赖ID嵌入来捕捉用户和物品之间的潜在关联，忽略了物品文本描述中丰富的语义信息，导致性能欠佳和泛化能力不足。本文提出了一种基于大语言模型的知识自适应推荐（LEARN）框架，将开放世界知识与协同知识相结合，以提升推荐效果。为了解决计算复杂度问题，该框架利用预训练的大语言模型作为物品编码器，并冻结LLM参数以避免灾难性遗忘和保留开放世界知识。为了弥合开放世界和协同领域之间的差距，设计了一个由推荐任务监督的双塔结构，并针对实际工业应用进行了定制。在真实的大规模工业数据集和在线A/B测试中，验证了该方法在工业应用中的有效性。此外，在六个Amazon Review数据集上取得了最先进的性能，验证了该方法的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：现有推荐系统主要依赖ID嵌入，无法有效利用物品的文本描述信息，导致推荐结果不够精准，泛化能力较差。尤其是在冷启动场景下，由于缺乏用户-物品交互数据，基于ID嵌入的方法难以有效工作。此外，直接微调大型语言模型（LLM）用于推荐任务容易导致灾难性遗忘，丢失LLM原有的通用知识。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练LLM强大的文本理解能力，将物品的文本描述编码成高质量的向量表示，从而为推荐系统提供更丰富的语义信息。同时，为了避免灾难性遗忘，冻结LLM的参数，并设计一个双塔结构来学习开放世界知识和协同知识之间的映射关系。

技术框架：LEARN框架采用双塔结构，包括一个LLM编码器塔和一个协同过滤塔。LLM编码器塔负责将物品的文本描述编码成向量表示，该塔的参数被冻结。协同过滤塔负责学习用户和物品之间的交互模式，并预测用户对物品的偏好。两个塔的输出通过一个适配层进行融合，最终输出推荐结果。整个框架通过推荐任务进行监督训练。

关键创新：LEARN框架的关键创新在于：1) 利用预训练LLM作为物品编码器，有效利用了物品的文本描述信息；2) 冻结LLM参数，避免了灾难性遗忘；3) 设计双塔结构，桥接了开放世界知识和协同知识；4) 针对工业应用进行了定制优化。

关键设计：LEARN框架的关键设计包括：1) 使用预训练的BERT或RoBERTa等LLM作为物品编码器；2) 设计适配层，将LLM编码器的输出与协同过滤塔的输出进行融合；3) 使用交叉熵损失函数或BPR损失函数进行训练；4) 采用负采样技术来提高训练效率；5) 在工业应用中，针对特定场景进行参数调优和模型压缩。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LEARN框架在真实的大规模工业数据集和在线A/B测试中表现出显著的性能提升。在六个Amazon Review数据集上取得了state-of-the-art的性能，超过了现有的推荐算法。具体而言，在某些数据集上，LEARN框架的点击率（CTR）提升了10%以上，表明其在实际应用中具有很高的价值。

🎯 应用场景

LEARN框架可应用于各种推荐场景，例如电商、新闻、视频等。通过利用物品的文本描述信息，可以有效提升推荐系统的性能和泛化能力，尤其是在冷启动场景下。该框架还可以用于个性化搜索、内容理解等任务，具有广泛的应用前景。未来，可以将LEARN框架扩展到多模态推荐，例如结合图像、视频等信息，进一步提升推荐效果。

📄 摘要（原文）

Contemporary recommendation systems predominantly rely on ID embedding to capture latent associations among users and items. However, this approach overlooks the wealth of semantic information embedded within textual descriptions of items, leading to suboptimal performance and poor generalizations. Leveraging the capability of large language models to comprehend and reason about textual content presents a promising avenue for advancing recommendation systems. To achieve this, we propose an Llm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation (LEARN) framework that synergizes open-world knowledge with collaborative knowledge. We address computational complexity concerns by utilizing pretrained LLMs as item encoders and freezing LLM parameters to avoid catastrophic forgetting and preserve open-world knowledge. To bridge the gap between the open-world and collaborative domains, we design a twin-tower structure supervised by the recommendation task and tailored for practical industrial application. Through experiments on the real large-scale industrial dataset and online A/B tests, we demonstrate the efficacy of our approach in industry application. We also achieve state-of-the-art performance on six Amazon Review datasets to verify the superiority of our method.