EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic Integration

📄 arXiv: 2502.14735v1 📥 PDF

作者: Minjie Hong, Yan Xia, Zehan Wang, Jieming Zhu, Ye Wang, Sihang Cai, Xiaoda Yang, Quanyu Dai, Zhenhua Dong, Zhimeng Zhang, Zhou Zhao

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-02-20

备注: 9 pages, 6 figures, accpeted by WWW 2025

DOI: 10.1145/3696410.3714933

💡 一句话要点

EAGER-LLM：通过外生行为-语义集成增强LLM作为推荐器的能力

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

关键词: 大型语言模型 推荐系统 外生信息集成 行为语义 多尺度对齐

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的推荐系统在协同学习效率、结果相关性和传统特征集成方面存在不足。
  2. EAGER-LLM通过双源知识索引、非侵入式多尺度对齐和退火适配器，整合内生和外生信息。
  3. 在三个公共基准测试中，EAGER-LLM展现了其有效性，证明了其在推荐性能和理解能力上的平衡。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越多地被用作高级推荐系统开发的基础骨干，通过其广泛的知识和推理提供增强的能力。现有的基于LLM的推荐系统（RS）通常面临挑战，这是由于预训练LLM的语言语义与RS必不可少的协同语义之间存在显着差异。这些系统使用预训练的语言语义，但通过LLM骨干从头开始学习协同语义。然而，LLM并非专为推荐而设计，导致协同学习效率低下，结果相关性较弱，并且传统RS特征的集成效果不佳。为了应对这些挑战，我们提出了EAGER-LLM，这是一个仅解码器的基于LLM的生成推荐框架，以非侵入方式集成内生和外生的行为和语义信息。具体来说，我们提出了1）双源知识丰富的项目索引，集成了外生信号的索引序列，从而实现高效的链路范围处理；2）非侵入式多尺度对齐重建任务，引导模型更深入地理解协同和语义信号；3）退火适配器，旨在精细地平衡模型的推荐性能及其理解能力。我们通过在三个公共基准上的严格测试证明了EAGER-LLM的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的推荐系统，虽然利用了LLM的语言能力，但由于LLM本身并非为推荐任务设计，导致其在学习用户-物品协同关系时效率低下，难以有效融合传统推荐系统的特征，最终影响推荐结果的准确性和相关性。现有方法难以弥合LLM预训练的语言语义与推荐系统所需的协同语义之间的鸿沟。

核心思路：EAGER-LLM的核心思路是通过非侵入式地整合外生的行为和语义信息，来增强LLM在推荐任务中的表现。具体来说，它试图在不改变LLM原有结构的前提下，通过特定的模块和训练策略，引导LLM更好地理解用户和物品之间的协同关系，并有效利用传统推荐系统的特征。

技术框架：EAGER-LLM是一个基于解码器的生成式推荐框架，主要包含以下几个模块：1) 双源知识丰富的项目索引：用于整合外生信号的索引序列，实现高效处理。2) 非侵入式多尺度对齐重建任务：引导模型深入理解协同和语义信号。3) 退火适配器：用于平衡模型的推荐性能和理解能力。整体流程是，首先通过双源索引构建包含丰富信息的物品表示，然后利用多尺度对齐任务训练模型，最后通过退火适配器调整模型参数，以达到最佳的推荐效果。

关键创新：EAGER-LLM的关键创新在于其非侵入式的集成方式，以及双源知识索引和多尺度对齐重建任务的设计。与直接微调LLM或添加大量参数的方法不同，EAGER-LLM尽可能地保留了LLM的原始结构和能力，并通过巧妙的设计，引导LLM更好地适应推荐任务。双源知识索引能够有效地整合外生信息，而多尺度对齐重建任务则能够帮助模型更好地理解用户和物品之间的关系。

关键设计：双源知识索引的具体实现方式未知，但可以推测其可能涉及到对物品的多种属性（如文本描述、用户行为等）进行编码，并将这些编码信息整合到物品的索引中。多尺度对齐重建任务的具体损失函数未知，但可以推测其可能涉及到对用户行为序列进行预测，并利用LLM生成的结果与真实行为进行对比，从而优化模型参数。退火适配器的具体实现方式也未知，但可以推测其可能涉及到对模型参数进行动态调整，以平衡推荐性能和理解能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在三个公共基准数据集上进行了实验，证明了EAGER-LLM的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中强调了EAGER-LLM在推荐性能和理解能力上的平衡，表明其在提升推荐准确性的同时，也能够更好地理解用户和物品之间的关系。与现有方法相比，EAGER-LLM能够更有效地利用LLM的语言能力，并整合传统推荐系统的特征。

🎯 应用场景

EAGER-LLM具有广泛的应用前景，可应用于电商推荐、新闻推荐、视频推荐等领域。通过提升推荐系统的准确性和相关性，可以提高用户满意度，增加平台收益。此外，该研究的非侵入式集成方法也为其他领域的LLM应用提供了借鉴，例如在自然语言生成、对话系统等领域，可以借鉴EAGER-LLM的思想，将外部知识和信息融入LLM中，从而提升模型的性能。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are increasingly leveraged as foundational backbones in the development of advanced recommender systems, offering enhanced capabilities through their extensive knowledge and reasoning. Existing llm-based recommender systems (RSs) often face challenges due to the significant differences between the linguistic semantics of pre-trained LLMs and the collaborative semantics essential for RSs. These systems use pre-trained linguistic semantics but learn collaborative semantics from scratch via the llm-Backbone. However, LLMs are not designed for recommendations, leading to inefficient collaborative learning, weak result correlations, and poor integration of traditional RS features. To address these challenges, we propose EAGER-LLM, a decoder-only llm-based generative recommendation framework that integrates endogenous and exogenous behavioral and semantic information in a non-intrusive manner. Specifically, we propose 1)dual-source knowledge-rich item indices that integrates indexing sequences for exogenous signals, enabling efficient link-wide processing; 2)non-invasive multiscale alignment reconstruction tasks guide the model toward a deeper understanding of both collaborative and semantic signals; 3)an annealing adapter designed to finely balance the model's recommendation performance with its comprehension capabilities. We demonstrate EAGER-LLM's effectiveness through rigorous testing on three public benchmarks.