AdaptRec: A Self-Adaptive Framework for Sequential Recommendations with Large Language Models

📄 arXiv: 2504.08786v1 📥 PDF

作者: Tong Zhang

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-04-06

💡 一句话要点

AdaptRec：一种基于大语言模型的自适应序列推荐框架

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

关键词: 序列推荐 大语言模型 自适应学习 协同过滤 用户行为建模

📋 核心要点

  1. 现有序列推荐方法难以有效利用大规模用户交互数据中的协同信号，特别是如何让LLM理解并利用这些信号。
  2. AdaptRec通过两阶段用户选择机制和用户相似度检索提示，自适应地选择相关用户序列，提取协同信号。
  3. 实验表明，AdaptRec在HitRatio@1指标上取得了显著提升，尤其是在少样本学习场景下表现更佳。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）的最新进展激发了人们对其在序列推荐任务中应用的极大兴趣。虽然来自相似用户的协同信号是推荐建模的核心，但如何有效地将这些信号转换为LLM能够理解和利用的格式仍然具有挑战性。关键挑战包括从大规模用户交互中选择相关演示，并确保它们与LLM的推理过程对齐。为了解决这些挑战，我们提出了一种自适应框架AdaptRec，它通过结合显式的协同信号，利用LLM进行序列推荐。AdaptRec采用两阶段用户选择机制——用户相似度检索和自适应用户选择——通过多指标评估，有效地从大规模数据集中识别相关的用户序列。我们还开发了一种基于用户的相似度检索提示，使模型能够主动选择相似用户，并在训练过程中不断改进其选择标准。利用来自相似用户的协同信号，我们构建了一个基于用户上下文的推荐提示，将他们的行为序列翻译成自然语言，并将此信息显式地集成到推荐过程中。实验表明，AdaptRec具有卓越的性能，在完全微调的真实世界数据集中，HitRatio@1指标分别显著提高了7.13％，18.16％和10.41％，在少样本场景中获得了更高的收益，分别为23.00％，15.97％和17.98％。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决序列推荐中，如何有效利用大规模用户交互数据中的协同信号，并将其转化为大语言模型（LLM）能够理解和利用的格式的问题。现有方法难以从海量数据中选择相关用户，并且难以保证选择的用户与LLM的推理过程对齐。

核心思路：论文的核心思路是通过自适应的用户选择机制，从大规模数据集中选择与目标用户行为相似的用户序列，并将这些序列转化为自然语言描述，作为LLM的上下文信息，从而提升推荐效果。这样设计的目的是为了让LLM能够利用相似用户的行为模式进行推理，从而更准确地预测目标用户的偏好。

技术框架：AdaptRec框架主要包含两个阶段：用户相似度检索和自适应用户选择。首先，通过用户相似度检索，从大规模数据集中初步筛选出与目标用户相似的用户。然后，通过自适应用户选择机制，进一步筛选出最相关的用户序列。最后，利用用户上下文推荐提示，将这些用户序列转化为自然语言描述，并将其作为LLM的输入，进行推荐。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个自适应的用户选择机制，该机制能够根据LLM的反馈，不断优化用户选择策略。此外，论文还提出了一个用户上下文推荐提示，该提示能够将用户行为序列转化为自然语言描述，从而更好地利用LLM的推理能力。

关键设计：AdaptRec的关键设计包括：1) 两阶段用户选择机制，包括用户相似度检索和自适应用户选择；2) 基于用户的相似度检索提示，用于指导用户选择过程；3) 用户上下文推荐提示，用于将用户行为序列转化为自然语言描述。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

AdaptRec在真实数据集上进行了实验，结果表明，在完全微调的情况下，HitRatio@1指标分别提高了7.13％，18.16％和10.41％。在少样本场景下，提升更为显著，分别达到了23.00％，15.97％和17.98％。这些结果表明，AdaptRec能够有效地利用协同信号，提升推荐性能。

🎯 应用场景

AdaptRec可应用于电商、视频、音乐等领域的个性化推荐系统。通过有效利用用户行为数据中的协同信号，提升推荐的准确性和用户满意度。该研究有助于推动大语言模型在推荐系统中的应用，并为未来的推荐算法设计提供新的思路。

📄 摘要（原文）

The recent advancements in Large Language Models (LLMs) have generated considerable interest in their utilization for sequential recommendation tasks. While collaborative signals from similar users are central to recommendation modeling, effectively transforming these signals into a format that LLMs can understand and utilize remains challenging. The critical challenges include selecting relevant demonstrations from large-scale user interactions and ensuring their alignment with LLMs' reasoning process. To address these challenges, we introduce AdaptRec, a self-adaptive fram-ework that leverages LLMs for sequential recommendations by incorporating explicit collaborative signals. AdaptRec employs a two-phase user selection mechanism -- User Similarity Retrieval and Self-Adaptive User Selection -- to efficiently identify relevant user sequences in large-scale datasets from multi-metric evaluation. We also develop a User-Based Similarity Retrieval Prompt, enabling the model to actively select similar users and continuously refine its selection criteria during training. Using the collaborative signals from similar users, we construct a User-Contextualized Recommendation Prompt that translates their behavior sequences into natural language, explicitly integrating this information into the recommendation process. Experiments demonstrate AdaptRec's superior performance, with significant improvements in HitRatio@1 scores of 7.13\%, 18.16\%, and 10.41\% across real-world datasets with full fine-tuning, and even higher gains of 23.00\%, 15.97\%, and 17.98\% in few-shot scenarios.