Agentic Feedback Loop Modeling Improves Recommendation and User Simulation
作者: Shihao Cai, Jizhi Zhang, Keqin Bao, Chongming Gao, Qifan Wang, Fuli Feng, Xiangnan He
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-10-26 (更新: 2025-05-02)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Agentic反馈环建模，提升推荐系统和用户模拟效果
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 推荐系统 用户模拟 大型语言模型 反馈环 Agent建模
📋 核心要点
- 现有研究主要关注于单独增强推荐Agent或用户Agent，忽略了两者之间的协作互动。
- 论文提出Agentic反馈环建模框架，通过迭代交互，使推荐Agent和用户Agent相互学习，提升各自能力。
- 实验结果表明，该框架在推荐精度和用户模拟准确性方面均优于单独的推荐Agent或用户Agent。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种新颖的框架，强调反馈环过程，以促进推荐Agent和用户Agent之间的协作。推荐Agent通过分析用户Agent对物品推荐的反馈来改进其对用户偏好的理解。反过来，用户Agent基于推荐Agent提供的物品和推荐理由，进一步识别潜在的用户兴趣。这种迭代过程增强了两个Agent推断用户行为的能力，从而实现更有效的物品推荐和更准确的用户模拟。在三个数据集上的大量实验表明，Agentic反馈环的有效性：与单个推荐Agent相比，Agentic反馈环平均提高了11.52%，与单个用户Agent相比，平均提高了21.12%。此外，结果表明，Agentic反馈环不会加剧通常被真实世界反馈环放大的流行度或位置偏差，突显了其鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于大型语言模型的推荐Agent和用户Agent的研究，主要集中在单独优化其中一方，忽略了两者之间的协同交互。真实世界的推荐系统存在反馈环，容易放大流行度偏差和位置偏差，影响推荐效果。
核心思路：论文的核心思路是构建一个Agentic反馈环，让推荐Agent和用户Agent通过迭代交互，相互提供反馈，从而共同提升对用户偏好的理解和行为预测能力。推荐Agent根据用户Agent的反馈调整推荐策略，用户Agent根据推荐Agent的推荐内容和理由发现新的兴趣。
技术框架：该框架包含推荐Agent和用户Agent两个主要模块。推荐Agent负责生成推荐物品列表和推荐理由，并接收用户Agent的反馈。用户Agent负责模拟用户行为，对推荐物品进行评价，并给出反馈。两个Agent通过迭代交互，不断优化各自的模型参数。具体流程如下：1. 推荐Agent根据用户历史行为生成初始推荐列表。2. 用户Agent根据推荐列表和推荐理由进行模拟交互，产生反馈。3. 推荐Agent接收用户Agent的反馈，更新用户偏好模型，生成新的推荐列表。4. 用户Agent根据新的推荐列表和推荐理由进行模拟交互，产生反馈。重复步骤3和4，直到达到预定的迭代次数。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了Agentic反馈环建模的思想，将推荐Agent和用户Agent视为一个整体，通过迭代交互，实现协同优化。与现有方法相比，该方法更注重Agent之间的协作，能够更有效地利用用户反馈信息，提高推荐精度和用户模拟准确性。此外，该方法能够有效抑制流行度偏差和位置偏差，提高推荐系统的鲁棒性。
关键设计：论文中，推荐Agent和用户Agent均采用基于大型语言模型的架构。推荐Agent使用Transformer模型对用户历史行为进行编码，生成用户偏好向量，并使用该向量生成推荐列表和推荐理由。用户Agent使用Transformer模型对推荐列表和推荐理由进行编码，模拟用户行为，并生成反馈。损失函数方面，论文采用了交叉熵损失函数和BPR损失函数，用于优化推荐Agent和用户Agent的模型参数。迭代次数是一个关键参数，需要根据具体数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Agentic反馈环建模框架在三个数据集上均取得了显著的性能提升。与单独的推荐Agent相比，平均提高了11.52%，与单独的用户Agent相比，平均提高了21.12%。此外，实验还证明了该框架能够有效抑制流行度偏差和位置偏差，提高了推荐系统的鲁棒性。这些结果表明，Agentic反馈环建模是一种有效的推荐系统优化方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种推荐系统，例如电商推荐、新闻推荐、视频推荐等。通过构建Agentic反馈环，可以提高推荐系统的个性化程度和用户满意度。此外，该方法还可以用于用户行为预测和用户画像构建，为精准营销和个性化服务提供支持。未来，该研究可以扩展到更复杂的推荐场景，例如多模态推荐和社交推荐。
📄 摘要（原文）
Large language model-based agents are increasingly applied in the recommendation field due to their extensive knowledge and strong planning capabilities. While prior research has primarily focused on enhancing either the recommendation agent or the user agent individually, the collaborative interaction between the two has often been overlooked. Towards this research gap, we propose a novel framework that emphasizes the feedback loop process to facilitate the collaboration between the recommendation agent and the user agent. Specifically, the recommendation agent refines its understanding of user preferences by analyzing the feedback from the user agent on the item recommendation. Conversely, the user agent further identifies potential user interests based on the items and recommendation reasons provided by the recommendation agent. This iterative process enhances the ability of both agents to infer user behaviors, enabling more effective item recommendations and more accurate user simulations. Extensive experiments on three datasets demonstrate the effectiveness of the agentic feedback loop: the agentic feedback loop yields an average improvement of 11.52% over the single recommendation agent and 21.12% over the single user agent. Furthermore, the results show that the agentic feedback loop does not exacerbate popularity or position bias, which are typically amplified by the real-world feedback loop, highlighting its robustness. The source code is available at https://github.com/Lanyu0303/AFL.