Recommendation with Generative Models
作者: Yashar Deldjoo, Zhankui He, Julian McAuley, Anton Korikov, Scott Sanner, Arnau Ramisa, Rene Vidal, Maheswaran Sathiamoorthy, Atoosa Kasrizadeh, Silvia Milano, Francesco Ricci
分类: cs.IR, cs.AI, cs.ET
发布日期: 2024-09-18
备注: This submission is a full-length book, expanding significantly on two chapters previously submitted (arXiv:2409.10993v1, arXiv:2408.10946v1). It includes additional chapters, context, analysis, and content, providing a comprehensive presentation of the subject. We have ensured it is appropriately presented as a new, distinct work. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2409.10993
💡 一句话要点
综述性研究：利用生成模型提升推荐系统性能与用户体验
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 推荐系统 生成模型 深度学习 生成对抗网络 变分自编码器
📋 核心要点
- 现有推荐系统在生成多样化、个性化和动态用户体验方面存在挑战，难以充分利用用户交互数据和多媒体内容。
- 本文提出Gen-RecSys，利用深度生成模型（DGMs）生成结构化输出、文本交互和多媒体内容，从而提升推荐的准确性和多样性。
- 本文构建了DGM分类体系，包括ID驱动模型、大型语言模型和多模态模型，并探讨了生成模型的影响和潜在风险，强调评估框架的重要性。
📝 摘要（中文）
生成模型是一类人工智能模型，能够通过学习和采样数据的统计分布来创建新的数据实例。近年来，由于生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）以及基于Transformer的架构（如GPT）等方法的发展，这些模型在机器学习领域获得了显著的地位。它们在图像生成、文本合成和音乐创作等多个领域都有应用。在推荐系统中，生成模型（Gen-RecSys）通过生成结构化输出、基于文本的交互和多媒体内容来提高推荐的准确性和多样性。通过利用这些能力，Gen-RecSys可以产生更个性化、更具吸引力和更动态的用户体验，从而扩展人工智能在电子商务、媒体等领域的作用。本文超越了现有文献，全面理解生成模型及其应用，特别关注深度生成模型（DGMs）及其分类。我们介绍了一种分类法，将DGMs分为三种类型：ID驱动模型、大型语言模型（LLMs）和多模态模型。每个类别都解决了各自研究领域内的独特技术和架构进步。这种分类法使研究人员能够轻松地浏览Gen-RecSys在对话式人工智能和多模态内容生成等领域的发展。此外，我们还研究了生成模型的影响和潜在风险，强调了稳健评估框架的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：现有推荐系统难以充分利用用户历史行为和物品信息，导致推荐结果同质化严重，缺乏个性化和多样性。同时，如何有效建模用户与物品之间的复杂交互关系，并生成高质量的推荐内容，也是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用生成模型强大的数据生成能力，学习用户和物品的潜在分布，并基于此生成更符合用户兴趣的推荐结果。通过引入深度生成模型，可以更好地捕捉用户和物品之间的复杂关系，并生成多样化的推荐内容，从而提升用户体验。
技术框架：本文构建了一个基于深度生成模型的推荐系统框架Gen-RecSys。该框架主要包含三个模块：1) 特征提取模块，用于提取用户和物品的特征表示；2) 生成模型模块，用于学习用户和物品的潜在分布，并生成推荐结果；3) 评估模块，用于评估推荐结果的质量。根据生成模型的类型，可以将Gen-RecSys分为ID驱动模型、大型语言模型和多模态模型三种类型。
关键创新：本文的关键创新在于将深度生成模型应用于推荐系统，并提出了一种新的DGM分类体系。通过引入生成模型，可以更好地捕捉用户和物品之间的复杂关系，并生成多样化的推荐内容。同时，本文提出的DGM分类体系可以帮助研究人员更好地理解和应用生成模型在推荐系统中的发展。
关键设计：在ID驱动模型中，可以使用VAE或GAN等模型来学习用户和物品的潜在表示。在大型语言模型中，可以使用Transformer等模型来生成文本描述或对话交互。在多模态模型中，可以使用多模态融合技术来整合用户和物品的多种模态信息。损失函数的设计需要考虑推荐的准确性和多样性，可以使用交叉熵损失、BPR损失或对抗损失等。
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，主要贡献在于提出了一个基于深度生成模型的推荐系统框架Gen-RecSys，并构建了一个DGM分类体系。虽然没有提供具体的实验数据，但文章详细阐述了生成模型在推荐系统中的应用，并指出了未来的研究方向。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电子商务、媒体、社交网络等领域的推荐系统。通过生成更个性化、更具吸引力和更动态的用户体验，可以提高用户满意度和平台收益。未来，该研究还可以扩展到其他领域，如内容创作、智能对话等。
📄 摘要（原文）
Generative models are a class of AI models capable of creating new instances of data by learning and sampling from their statistical distributions. In recent years, these models have gained prominence in machine learning due to the development of approaches such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and transformer-based architectures such as GPT. These models have applications across various domains, such as image generation, text synthesis, and music composition. In recommender systems, generative models, referred to as Gen-RecSys, improve the accuracy and diversity of recommendations by generating structured outputs, text-based interactions, and multimedia content. By leveraging these capabilities, Gen-RecSys can produce more personalized, engaging, and dynamic user experiences, expanding the role of AI in eCommerce, media, and beyond. Our book goes beyond existing literature by offering a comprehensive understanding of generative models and their applications, with a special focus on deep generative models (DGMs) and their classification. We introduce a taxonomy that categorizes DGMs into three types: ID-driven models, large language models (LLMs), and multimodal models. Each category addresses unique technical and architectural advancements within its respective research area. This taxonomy allows researchers to easily navigate developments in Gen-RecSys across domains such as conversational AI and multimodal content generation. Additionally, we examine the impact and potential risks of generative models, emphasizing the importance of robust evaluation frameworks.