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原標題：港大開源推薦系統新范式RLMRec！大模型加持，準確提煉用戶/商品文本畫像

關鍵字：表征,文本,信號,用戶,語義

文章來源：新智元

內容字數：14322字

內容摘要：新智元報道編輯：LRS【新智元導讀】本文提出了一種簡易且高效的基于大語言模型的表征學習（Representation Learning）范式。基于該范式模型無關的特性，將其有效地與現有最先進的基于圖神經網絡的協同過濾推薦算法相結合，顯著且極大地提高了在推薦場景下的性能。推薦系統在深度學習和圖神經網絡的影響下已經取得了重大進步，尤其擅長于捕捉復雜的用戶-物品關系。然而，現有基于圖神經網絡（GNNs）的推薦算法普遍僅依賴于ID數據構造的結構化拓撲信息，導致其大量存在于推薦數據集中與用戶和物品相關的原始文本數據，因此，其學習到的表示不夠信息豐富。此外，協同過濾中運用到的隱式反饋（Implicit Feedback）數據存在有潛在的噪聲和偏差，其對深度模型在用戶偏好學習的有效性也提出了挑戰。 目前，如何將大語言模型（LLMs）與傳統的基于ID數據的推薦算法相互結合，已經受到了學界以及工業界的廣泛關…

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。