Break the ID-Language Barrier: An Adaption Framework for LLM-based Sequential Recommendation

📄 arXiv: 2411.18262v3 📥 PDF

作者: Xiaohan Yu, Li Zhang, Xin Zhao, Yue Wang

分类: cs.IR, cs.LG

发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-10-02)

💡 一句话要点

提出IDLE-Adapter框架，弥合LLM在序列推荐中ID与语言的知识鸿沟

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

关键词: 序列推荐 大型语言模型 ID嵌入 知识迁移 用户行为建模

📋 核心要点

  1. 现有LLM在推荐系统中应用受限，缺乏用户行为模式等领域特定知识，导致推荐效果不佳。
  2. IDLE-Adapter通过预训练ID嵌入，将领域知识融入LLM，弥合ID与语言之间的知识鸿沟。
  3. 实验结果表明，IDLE-Adapter在多个数据集上显著提升了推荐性能，HitRate@5和NDCG@5指标分别提高了10%和20%以上。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破激发了推荐系统的探索，但其有限的领域知识仍然是一个关键瓶颈。具体而言，LLM缺乏序列推荐的关键信息，如用户行为模式。为了解决这个关键差距，我们提出了IDLE-Adapter，一个新颖的框架，它将富含领域知识的预训练ID嵌入集成到LLM中，以提高推荐准确性。IDLE-Adapter充当桥梁，通过预训练ID序列模型、维度对齐、逐层嵌入细化和逐层分布对齐，将稀疏的用户-物品交互数据转换为密集的、LLM兼容的表示。此外，IDLE-Adapter通过无缝集成来自各种基于ID的序列模型和LLM架构的ID嵌入，展示了卓越的灵活性。在各种数据集上进行的大量实验表明了IDLE-Adapter的优越性，与最先进的方法相比，HitRate@5和NDCG@5指标分别提高了10%和20%以上。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在序列推荐任务中，由于缺乏领域特定知识（例如用户行为模式）而导致的推荐性能瓶颈问题。现有方法难以有效利用用户和物品的ID信息，无法充分挖掘用户行为序列中的模式。

核心思路：论文的核心思路是将预训练的ID嵌入（包含丰富的领域知识）集成到LLM中，从而增强LLM对用户行为模式的理解能力。通过将稀疏的用户-物品交互数据转换为密集的、LLM兼容的表示，弥合ID信息和语言模型之间的鸿沟。

技术框架：IDLE-Adapter框架主要包含以下几个关键模块：1) 预训练ID序列模型：用于学习用户和物品的ID嵌入，捕捉用户行为序列中的模式。2) 维度对齐：将ID嵌入的维度与LLM的嵌入维度对齐，使其能够无缝集成。3) 逐层嵌入细化：在LLM的每一层，对ID嵌入进行细化，使其更好地适应LLM的上下文信息。4) 逐层分布对齐：对齐ID嵌入和LLM嵌入的分布，进一步提高集成效果。

关键创新：IDLE-Adapter的关键创新在于其能够将预训练的ID嵌入有效地集成到LLM中，从而增强LLM的领域知识。与现有方法相比，IDLE-Adapter不需要从头训练LLM，而是利用预训练的ID嵌入作为知识的来源，从而提高了训练效率和推荐性能。此外，该框架具有良好的灵活性，可以与不同的ID序列模型和LLM架构相结合。

关键设计：IDLE-Adapter的关键设计包括：1) 使用预训练的ID序列模型（如GRU4Rec、SASRec等）来学习ID嵌入。2) 使用线性变换或非线性变换进行维度对齐。3) 使用注意力机制或残差连接进行逐层嵌入细化。4) 使用对抗训练或KL散度等方法进行逐层分布对齐。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的ID序列模型和LLM架构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IDLE-Adapter在多个数据集上显著提升了推荐性能。例如，在某个电商数据集上，与最先进的序列推荐模型相比，IDLE-Adapter的HitRate@5指标提高了10%以上，NDCG@5指标提高了20%以上。这些结果表明，IDLE-Adapter能够有效地利用ID信息，增强LLM的领域知识，从而提高推荐准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商推荐、视频推荐、新闻推荐等领域，提升个性化推荐的准确性和用户体验。通过将领域知识融入LLM，可以更好地理解用户行为，预测用户偏好，从而实现更精准的推荐。未来，该方法还可以扩展到其他序列建模任务中，例如时间序列预测、自然语言生成等。

📄 摘要（原文）

The recent breakthrough of large language models (LLMs) in natural language processing has sparked exploration in recommendation systems, however, their limited domain-specific knowledge remains a critical bottleneck. Specifically, LLMs lack key pieces of information crucial for sequential recommendations, such as user behavior patterns. To address this critical gap, we propose IDLE-Adapter, a novel framework that integrates pre-trained ID embeddings, rich in domain-specific knowledge, into LLMs to improve recommendation accuracy. IDLE-Adapter acts as a bridge, transforming sparse user-item interaction data into dense, LLM-compatible representations through a Pre-trained ID Sequential Model, Dimensionality Alignment, Layer-wise Embedding Refinement, and Layer-wise Distribution Alignment. Furthermore, IDLE-Adapter demonstrates remarkable flexibility by seamlessly integrating ID embeddings from diverse ID-based sequential models and LLM architectures. Extensive experiments across various datasets demonstrate the superiority of IDLE-Adapter, achieving over 10\% and 20\% improvements in HitRate@5 and NDCG@5 metrics, respectively, compared to state-of-the-art methods.