Collaborative Cross-modal Fusion with Large Language Model for Recommendation

📄 arXiv: 2408.08564v1 📥 PDF

作者: Zhongzhou Liu, Hao Zhang, Kuicai Dong, Yuan Fang

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-08-16

备注: 10 pages, 4 figures, accepted by CIKM 2024

DOI: 10.1145/3627673.3679596

💡 一句话要点

提出CCF-LLM框架，通过协同跨模态融合增强LLM在推荐系统中的性能。

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

关键词: 推荐系统 大型语言模型 跨模态融合 协同过滤 语义知识

📋 核心要点

  1. 现有推荐方法难以有效利用用户和物品文本属性中的语义知识，忽略了用户行为中的协同信号。
  2. CCF-LLM框架通过混合提示编码语义知识和协同信号，并采用注意力机制进行跨模态融合。
  3. 实验结果表明，CCF-LLM在LLM4Rec环境中，能够有效利用语义和协同信号，性能优于现有方法。

📝 摘要（中文）

传统的协同过滤（CF）方法在推荐系统中取得了成功，但它们在利用用户和物品文本属性中的语义知识方面存在局限性。最近，将大型语言模型应用于推荐（LLM4Rec）的研究突显了它们有效捕获语义知识的能力。然而，这些方法通常忽略了用户行为中的协同信号。一些方法只是简单地对语言模型进行指令调优，而另一些方法则直接注入基于CF模型的嵌入，缺乏不同模态的协同融合。为了解决这些问题，我们提出了一个名为CCF-LLM的框架，即基于大型语言模型的协同跨模态融合，用于推荐。在该框架中，我们将用户-物品交互转换为混合提示，以编码语义知识和协同信号，然后采用一种注意力的跨模态融合策略，以有效地融合两种模态的潜在嵌入。大量的实验表明，CCF-LLM通过有效地利用LLM4Rec环境中的语义和协同信号，优于现有的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有推荐系统无法有效融合用户和物品的文本语义信息以及用户行为协同信息的问题。现有方法，如直接指令调优LLM或简单注入CF模型嵌入，都无法充分利用这两种信息，导致推荐效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是将用户-物品交互转化为一种混合提示（Hybrid Prompt），该提示既包含文本语义知识，也包含协同过滤产生的用户行为信号。然后，通过一个注意力机制的跨模态融合策略，将这两种信息进行有效融合，从而提升推荐性能。

技术框架：CCF-LLM框架主要包含以下几个阶段：1) 用户-物品交互数据收集；2) 利用协同过滤模型（如矩阵分解）生成用户和物品的协同嵌入；3) 构建混合提示，将用户和物品的文本描述以及协同嵌入编码到提示中；4) 使用大型语言模型处理混合提示，并利用注意力机制融合文本语义信息和协同信息；5) 基于融合后的信息进行推荐预测。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了混合提示和注意力跨模态融合策略。混合提示能够同时编码语义知识和协同信号，而注意力机制能够自适应地学习不同模态信息的重要性，从而实现更有效的融合。这与现有方法简单地指令调优或直接注入嵌入的方式有本质区别。

关键设计：混合提示的具体形式未知，但推测可能包含用户和物品的文本描述、协同嵌入以及其他相关信息。注意力机制的具体实现方式也未知，但推测可能采用Transformer中的自注意力机制或类似的结构。损失函数的设计也未知，但推测可能采用交叉熵损失或BPR损失等常用的推荐损失函数。具体参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

摘要中提到，大量的实验表明CCF-LLM通过有效地利用LLM4Rec环境中的语义和协同信号，优于现有的方法。但具体的性能数据、对比基线以及提升幅度等信息未在摘要中给出，需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

CCF-LLM框架可应用于各种推荐系统，例如电商推荐、电影推荐、音乐推荐等。通过有效融合文本语义信息和用户行为协同信息，该框架能够提升推荐的准确性和个性化程度，从而提高用户满意度和平台收益。该研究的未来影响在于推动LLM在推荐系统中的应用，并为跨模态融合提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Despite the success of conventional collaborative filtering (CF) approaches for recommendation systems, they exhibit limitations in leveraging semantic knowledge within the textual attributes of users and items. Recent focus on the application of large language models for recommendation (LLM4Rec) has highlighted their capability for effective semantic knowledge capture. However, these methods often overlook the collaborative signals in user behaviors. Some simply instruct-tune a language model, while others directly inject the embeddings of a CF-based model, lacking a synergistic fusion of different modalities. To address these issues, we propose a framework of Collaborative Cross-modal Fusion with Large Language Models, termed CCF-LLM, for recommendation. In this framework, we translate the user-item interactions into a hybrid prompt to encode both semantic knowledge and collaborative signals, and then employ an attentive cross-modal fusion strategy to effectively fuse latent embeddings of both modalities. Extensive experiments demonstrate that CCF-LLM outperforms existing methods by effectively utilizing semantic and collaborative signals in the LLM4Rec context.