Large Language Model Aided QoS Prediction for Service Recommendation

📄 arXiv: 2408.02223v3 📥 PDF

作者: Huiying Liu, Zekun Zhang, Honghao Li, Qilin Wu, Yiwen Zhang

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2024-08-05 (更新: 2025-08-26)

DOI: 10.1109/SSE67621.2025.00023

💡 一句话要点

提出llmQoS模型，利用大语言模型提升Web服务推荐中的QoS预测精度

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

关键词: Web服务推荐 QoS预测 大型语言模型 数据稀疏性 文本特征提取

📋 核心要点

  1. Web服务推荐面临数据稀疏性挑战，用户和服务属性的有效利用是关键。
  2. llmQoS模型利用LLM提取用户和服务描述中的信息，辅助QoS预测。
  3. 实验表明，llmQoS在WSDream数据集上优于基线模型，缓解了数据稀疏问题。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）取得了快速进展，并在更广泛的应用中使用。通过在大型文本语料库上进行训练，LLM获得了从文本数据中提取丰富特征的能力。这种能力对于Web服务推荐任务具有潜在的用途，因为Web用户和服务具有可以使用自然语言句子描述的内在属性，这些属性对于推荐非常有用。在本文中，我们探索了使用LLM进行Web服务推荐的可能性和实用性。我们提出了大型语言模型辅助的QoS预测（llmQoS）模型，该模型使用LLM通过描述性句子从Web用户和服务的属性中提取有用的信息。然后，将此信息与用户和服务历史交互的QoS值结合使用，以预测任何给定用户-服务对的QoS值。在WSDream数据集上，llmQoS被证明可以克服QoS预测问题固有的数据稀疏性问题，并且始终优于可比的基线模型。

🔬 方法详解

问题定义：Web服务推荐中的QoS（服务质量）预测任务面临着数据稀疏性的挑战。传统的QoS预测方法难以有效利用用户和服务自身的属性信息，导致预测精度不高。现有的方法通常依赖于历史交互数据，当交互数据不足时，性能会显著下降。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）从用户和服务属性的描述性文本中提取有用的特征，并将这些特征融入到QoS预测模型中。通过LLM对文本信息的理解能力，可以有效缓解数据稀疏性问题，提升QoS预测的准确性。

技术框架：llmQoS模型主要包含以下几个阶段：1) 文本编码阶段：使用预训练的LLM（例如BERT或其变体）对用户和服务属性的描述性文本进行编码，得到文本特征向量。2) QoS值融合阶段：将LLM提取的文本特征与用户和服务历史交互的QoS值进行融合。3) QoS预测阶段：使用融合后的特征训练QoS预测模型，例如矩阵分解模型或神经网络模型。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM引入到Web服务推荐的QoS预测任务中，利用LLM强大的文本理解能力，从用户和服务属性的描述性文本中提取有用的信息。与传统方法相比，llmQoS能够更有效地利用用户和服务自身的属性信息，从而缓解数据稀疏性问题。

关键设计：在文本编码阶段，可以选择不同的预训练LLM，例如BERT、RoBERTa等。可以根据具体任务和数据集选择合适的LLM。在QoS值融合阶段，可以使用不同的融合方法，例如简单的拼接、加权平均或更复杂的神经网络结构。在QoS预测阶段，可以使用不同的预测模型，例如矩阵分解模型、神经网络模型或集成学习模型。损失函数可以选择均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，llmQoS模型在WSDream数据集上显著优于传统的QoS预测模型。具体来说，llmQoS在RMSE（均方根误差）和MAE（平均绝对误差）等指标上均取得了明显的提升，表明该模型能够更准确地预测QoS值。与基线模型相比，llmQoS能够更好地缓解数据稀疏性问题，尤其是在用户和服务交互数据较少的情况下，性能提升更为显著。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种Web服务推荐系统，例如旅游服务推荐、电子商务推荐、社交网络服务推荐等。通过提高QoS预测的准确性，可以为用户提供更个性化、更可靠的服务推荐，提升用户满意度和平台效益。未来，该方法还可以扩展到其他推荐场景，例如电影推荐、音乐推荐等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have seen rapid improvement in the recent years, and have been used in a wider range of applications. After being trained on large text corpus, LLMs obtain the capability of extracting rich features from textual data. Such capability is potentially useful for the web service recommendation task, where the web users and services have intrinsic attributes that can be described using natural language sentences and are useful for recommendation. In this paper, we explore the possibility and practicality of using LLMs for web service recommendation. We propose the large language model aided QoS prediction (llmQoS) model, which use LLMs to extract useful information from attributes of web users and services via descriptive sentences. This information is then used in combination with the QoS values of historical interactions of users and services, to predict QoS values for any given user-service pair. On the WSDream dataset, llmQoS is shown to overcome the data sparsity issue inherent to the QoS prediction problem, and outperforms comparable baseline models consistently.