Harmonizing Large Language Models with Collaborative Behavioral Signals for Conversational Recommendation
作者: Guanrong Li, Kuo Tian, Jinnan Qi, Qinghan Fu, Zhen Wu, Xinyu Dai
分类: cs.CL, cs.IR
发布日期: 2025-03-12
💡 一句话要点
提出融合协同行为信号的大语言模型对话推荐框架，提升推荐相关性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 会话推荐 大语言模型 协同过滤 用户行为建模 潜在偏好 双通道对齐 个性化推荐
📋 核心要点
- 现有会话推荐系统难以有效利用集体行为模式，导致推荐相关性不足。
- 提出一种概率框架，通过潜在偏好建模，协同行为模式与会话交互。
- 实验表明，该方法在多个基准数据集上优于现有方法，尤其是在对齐会话交互和协同行为信号方面。
📝 摘要（中文）
会话推荐框架作为一种通过交互式对话提供个性化建议的动态范式，正变得越来越重要。先进的语言理解技术的应用显著提高了此类系统的对话流畅性。然而，虽然现代语言模型在理解通过自然对话表达的用户偏好方面表现出强大的能力，但它们在有效利用集体行为模式（生成相关建议的关键要素）方面经常面临挑战。为了缓解这一限制，本文提出了一种新颖的概率框架，该框架通过潜在偏好建模将行为模式与会话交互协同起来。所提出的方法建立了一种双通道对齐机制，其中从集体用户交互中学习到的隐式偏好表示充当行为数据和语言表达之间的连接机制。具体来说，该框架首先通过已建立的协同过滤技术推导出潜在偏好表示，然后利用这些表示通过自适应融合过程共同细化语言偏好表达和行为模式。跨多个基准数据集的综合评估表明，与各种最先进的基线方法相比，所提出的方法表现出卓越的性能，尤其是在将对话交互与协同行为信号对齐方面。
🔬 方法详解
问题定义：现有会话推荐系统虽然在对话流畅性方面有所提升，但未能充分利用集体用户的行为模式来提升推荐的相关性。语言模型擅长理解对话中的用户偏好，但在整合协同过滤等方法提供的行为信息方面存在不足，导致推荐结果不够个性化和准确。
核心思路：论文的核心思路是通过一个双通道对齐机制，将从集体用户行为中学习到的隐式偏好表示与语言模型理解的对话偏好表达进行融合。这种融合旨在弥合行为数据和语言表达之间的鸿沟，从而使推荐系统能够更好地利用用户的历史行为来生成更相关的推荐。
技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 使用协同过滤等技术从用户行为数据中学习潜在偏好表示。2) 利用这些潜在偏好表示来共同优化语言偏好表达和行为模式。3) 通过自适应融合过程，将语言模型理解的对话信息与行为数据提供的偏好信息进行整合，最终生成推荐结果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于其双通道对齐机制，它允许系统同时考虑用户的对话表达和历史行为，从而更全面地理解用户的偏好。通过将行为数据和语言表达置于一个统一的框架下进行建模，该方法能够更好地捕捉用户偏好的细微差别，并生成更个性化的推荐。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用标准的协同过滤技术（如矩阵分解）来学习潜在偏好表示。2) 设计自适应融合机制，根据对话的上下文动态调整语言偏好表达和行为模式的权重。3) 使用概率模型来建模用户偏好的不确定性，从而提高推荐的鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个基准数据集上进行了实验，结果表明，所提出的方法在推荐准确性方面显著优于现有的会话推荐系统。具体而言，该方法在某些数据集上实现了超过10%的性能提升，证明了其在对齐对话交互和协同行为信号方面的有效性。实验结果还表明，该方法能够更好地捕捉用户偏好的细微差别，从而生成更个性化的推荐。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商、在线电影/音乐推荐、社交媒体等领域，提升个性化推荐的准确性和用户体验。通过更有效地整合用户行为数据和对话信息，可以为用户提供更符合其需求的商品或服务，提高用户满意度和平台转化率。未来，该方法可以扩展到更复杂的场景，例如结合多模态信息（图像、视频等）进行推荐。
📄 摘要（原文）
Conversational recommendation frameworks have gained prominence as a dynamic paradigm for delivering personalized suggestions via interactive dialogues. The incorporation of advanced language understanding techniques has substantially improved the dialogue fluency of such systems. However, while modern language models demonstrate strong proficiency in interpreting user preferences articulated through natural conversation, they frequently encounter challenges in effectively utilizing collective behavioral patterns - a crucial element for generating relevant suggestions. To mitigate this limitation, this work presents a novel probabilistic framework that synergizes behavioral patterns with conversational interactions through latent preference modeling. The proposed method establishes a dual-channel alignment mechanism where implicit preference representations learned from collective user interactions serve as a connecting mechanism between behavioral data and linguistic expressions. Specifically, the framework first derives latent preference representations through established collaborative filtering techniques, then employs these representations to jointly refine both the linguistic preference expressions and behavioral patterns through an adaptive fusion process. Comprehensive evaluations across multiple benchmark datasets demonstrate the superior performance of the proposed approach compared to various state-of-the-art baseline methods, particularly in aligning conversational interactions with collaborative behavioral signals.