Enhancing High-order Interaction Awareness in LLM-based Recommender Model

📄 arXiv: 2409.19979v3 📥 PDF

作者: Xinfeng Wang, Jin Cui, Fumiyo Fukumoto, Yoshimi Suzuki

分类: cs.IR, cs.CL

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-11-18)

备注: Long paper accepted to EMNLP 2024 Main. 16 pages

💡 一句话要点

ELMRec：增强LLM对高阶交互的感知，提升推荐性能

🎯 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 高阶交互 图神经网络 Whole-word Embedding

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的推荐模型在建模用户-物品高阶交互方面存在不足，限制了推荐性能。
  2. ELMRec通过增强whole-word embeddings，使LLM更好地理解图结构交互，从而提升推荐效果。
  3. 实验表明，ELMRec在直接推荐和序列推荐任务上均超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通过将推荐任务转化为文本生成任务，展现了卓越的推理能力。然而，现有方法要么忽略，要么未能有效地建模用户-物品之间的高阶交互。为此，本文提出了一种增强的基于LLM的推荐模型（ELMRec）。我们增强了whole-word embeddings，从而显著提升LLM对用于推荐的图结构交互的理解，而无需图预训练。这一发现可能启发人们通过whole-word embedding将丰富的知识图谱融入基于LLM的推荐器中。我们还发现，LLM通常基于用户早期的交互而非最近的交互来推荐物品，并提出了一种重排序解决方案。我们的ELMRec在直接推荐和序列推荐方面均优于最先进（SOTA）的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的推荐模型难以有效建模用户与物品之间的高阶交互关系，导致推荐结果不够精准。这些模型要么忽略了高阶交互，要么采用的方法无法充分利用这些信息，从而影响了推荐的质量和多样性。

核心思路：ELMRec的核心思路是通过增强LLM对用户-物品交互图的理解能力来提升推荐性能。具体来说，它利用增强的whole-word embeddings来编码图结构信息，使得LLM能够更好地捕捉用户和物品之间复杂的关系。同时，针对LLM倾向于基于早期交互进行推荐的问题，引入了重排序机制。

技术框架：ELMRec的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建用户-物品交互图；2) 使用增强的whole-word embeddings对图中的节点（用户和物品）进行编码；3) 将编码后的信息输入LLM进行推荐；4) 使用重排序模块对LLM的初始推荐结果进行优化，以提升推荐结果的时序相关性。

关键创新：ELMRec的关键创新在于使用增强的whole-word embeddings来提升LLM对图结构交互的理解。与传统的图神经网络方法不同，ELMRec不需要进行图预训练，而是直接通过调整词嵌入的方式来融入图结构信息。此外，针对LLM的推荐偏差问题，提出了一个有效的重排序解决方案。

关键设计：ELMRec的关键设计包括：1) whole-word embedding的增强方式，具体如何将图结构信息融入到词嵌入中（具体方法未知）；2) 重排序模块的设计，如何平衡早期交互和近期交互的影响（具体方法未知）；3) LLM的选择和微调策略（具体细节未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

ELMRec在直接推荐和序列推荐任务上均取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，但强调了ELMRec在两个推荐场景下的优越性。该模型无需图预训练，降低了计算成本，更易于部署。

🎯 应用场景

ELMRec具有广泛的应用前景，可应用于电商推荐、社交媒体内容推荐、新闻推荐等领域。通过提升LLM对用户-物品高阶交互的感知能力，ELMRec能够提供更精准、个性化的推荐服务，从而提高用户满意度和平台收益。该研究也为未来将知识图谱融入LLM推荐模型提供了新的思路。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated prominent reasoning capabilities in recommendation tasks by transforming them into text-generation tasks. However, existing approaches either disregard or ineffectively model the user-item high-order interactions. To this end, this paper presents an enhanced LLM-based recommender (ELMRec). We enhance whole-word embeddings to substantially enhance LLMs' interpretation of graph-constructed interactions for recommendations, without requiring graph pre-training. This finding may inspire endeavors to incorporate rich knowledge graphs into LLM-based recommenders via whole-word embedding. We also found that LLMs often recommend items based on users' earlier interactions rather than recent ones, and present a reranking solution. Our ELMRec outperforms state-of-the-art (SOTA) methods in both direct and sequential recommendations.