Towards a Unified Paradigm: Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models

📄 arXiv: 2412.16933v1 📥 PDF

作者: Kai Zheng, Qingfeng Sun, Can Xu, Peng Yu, Qingwei Guo

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-22

备注: 13 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出RSLLM框架，将推荐系统融入大模型，提升序列推荐效果

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

关键词: 序列推荐 大型语言模型 提示学习 对比学习 ID嵌入

📋 核心要点

  1. 现有序列推荐方法难以有效融合物品的ID信息和文本信息，限制了推荐效果。
  2. RSLLM框架通过独特的提示方法，将ID嵌入和文本特征融合，并视用户行为为一种语言。
  3. 提出的两阶段微调框架，利用对比损失和语言建模损失，有效提升了LLM在序列推荐任务上的性能。

📝 摘要（中文）

本文探索了使用大型语言模型（LLM）进行序列推荐的方法，该方法旨在根据用户过去的行为预测其未来的交互。我们引入了一个新概念——“将推荐系统作为大型模型中的一种新语言集成”（RSLLM），它结合了传统推荐器和LLM的优势。RSLLM使用独特的提示方法，将来自传统推荐模型的基于ID的物品嵌入与文本物品特征相结合。它将用户的序列行为视为一种独特的语言，并使用投影器将ID嵌入与LLM的输入空间对齐。我们还提出了一个两阶段的LLM微调框架，该框架使用两种对比损失和一个语言建模损失的组合来优化预训练的LLM。LLM首先使用纯文本提示进行微调，然后使用统一提示进行目标域微调。这训练模型将来自传统序列推荐器的行为知识整合到LLM中。我们的实验结果验证了我们提出的框架的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决序列推荐问题，即根据用户的历史交互序列预测用户接下来可能交互的物品。现有方法通常难以有效融合物品的ID信息（来自传统推荐模型）和文本信息（来自LLM），导致推荐效果受限。此外，如何将传统推荐模型的知识迁移到LLM中也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是将推荐系统视为LLM的一种新语言，通过特定的提示（prompt）方法，将物品的ID嵌入和文本特征融合，并输入到LLM中进行学习。通过这种方式，LLM可以同时利用传统推荐模型的结构化知识和自身的语言理解能力，从而提升推荐效果。

技术框架：RSLLM框架包含以下几个主要模块：1) ID嵌入模块：使用传统的序列推荐模型（例如GRU4Rec）学习物品的ID嵌入。2) 文本特征模块：提取物品的文本描述信息。3) 提示构建模块：将ID嵌入和文本特征组合成特定的提示，作为LLM的输入。4) LLM：使用预训练的LLM作为序列推荐模型。5) 两阶段微调模块：首先使用纯文本提示进行微调，然后使用统一提示（包含ID嵌入和文本特征）进行目标域微调。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了RSLLM框架，将推荐系统视为LLM的一种新语言。通过特定的提示方法，将ID嵌入和文本特征融合，使得LLM可以同时利用传统推荐模型的结构化知识和自身的语言理解能力。此外，提出的两阶段微调框架也有效地提升了LLM在序列推荐任务上的性能。

关键设计：在提示构建模块中，论文使用投影器将ID嵌入映射到LLM的输入空间。在两阶段微调模块中，论文使用了两种对比损失（InfoNCE）和一个语言建模损失。第一阶段使用文本对比损失，第二阶段使用统一对比损失。具体来说，第一阶段的对比损失旨在拉近相似物品的文本表示，推远不相似物品的文本表示。第二阶段的对比损失旨在拉近相似物品的统一表示（ID嵌入和文本特征的组合），推远不相似物品的统一表示。语言建模损失用于保持LLM的语言生成能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RSLLM框架在多个序列推荐数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某数据集上，RSLLM相比于基线模型提升了超过5%。此外，消融实验验证了ID嵌入和两阶段微调框架的有效性。这些结果表明，RSLLM框架能够有效地利用传统推荐模型的知识和LLM的语言理解能力，从而提升序列推荐效果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电商推荐、视频推荐、新闻推荐等多种场景。通过将推荐系统融入大模型，可以更有效地利用用户的历史行为和物品的文本信息，从而提供更个性化、更准确的推荐服务。未来，该方法有望进一步扩展到其他推荐场景，例如社交推荐、音乐推荐等。

📄 摘要（原文）

This paper explores the use of Large Language Models (LLMs) for sequential recommendation, which predicts users' future interactions based on their past behavior. We introduce a new concept, "Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models" (RSLLM), which combines the strengths of traditional recommenders and LLMs. RSLLM uses a unique prompting method that combines ID-based item embeddings from conventional recommendation models with textual item features. It treats users' sequential behaviors as a distinct language and aligns the ID embeddings with the LLM's input space using a projector. We also propose a two-stage LLM fine-tuning framework that refines a pretrained LLM using a combination of two contrastive losses and a language modeling loss. The LLM is first fine-tuned using text-only prompts, followed by target domain fine-tuning with unified prompts. This trains the model to incorporate behavioral knowledge from the traditional sequential recommender into the LLM. Our empirical results validate the effectiveness of our proposed framework.