预训练语言模型(PLM)的出现在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功,它通过在大规模语料库上进行自监督学习,学习到了通用的表示方法。预训练模型和学到的表示对一系列下游NLP任务都有益处。最近,这种训练范式已经被应用到推荐领域,并被学术界和工业界视为一种有前途的方法。本文系统地研究了如何从不同的PLM相关训...
P5将推荐系统从浅层模型提升到深层模型,并允许与其他模态轻松集成,从而实现通用推荐引擎。 3.Uncovering ChatGPT's Capabilities in Recommender Systems 揭示ChatGPT在推荐系统中的潜力 简述:论文旨在通过将ChatGPT与传统的信息检索(IR)排名能力对齐来增强其推荐能力。通过对不同领域的数据集进行实验,作者发现当配备列表...
大型语言模型(LLMs)在顺序推荐系统中主要有两个挑战:一是用户行为模式的复杂性,单纯依赖LLMs的单步推理可能导致不正确或与任务无关的响应;二是LLMs的资源需求极高,对于实际的顺序推荐系统来说不切实际。为了克服这些挑战,论文提出了一种新颖的框架SLIM(Step-by-step knowLedge dIstillation fraMework for recommendation...
这篇论文介绍了一种名为BiLLP的两层级可学习大语言模型规划框架,利用大语言模型的规划能力,同时考虑用户的短期兴趣和长期兴趣进行推荐决策。作者指出,传统的推荐系统往往过度关注用户的短期兴趣而非长期兴趣;同时,现有的基于强化学习的推荐系统模型在面对稀疏的推荐数据时,容易产生训练不稳定、过拟合等问题。因此,BiLLP框...
这篇论文来自人大和腾讯微信,已被 RecSys'23 录用,其主要关注于自回归生成范式解决购物篮推荐问题。 该论文提出一种自回归生成下一个购物篮商品的推荐模型,即 GeRec。现有基于深度神经网络的购物篮推荐工作大多数主要关注用户偏好和预测商品之间的相关性,忽略了下一个购物篮中商品之间可能存在的关系,通常会导致预测商...
PeterRec 是推荐系统领域首篇论文明确提出基于自监督预训练(自回归与 Mask 语言模型)的用户表征具备通用性,并清晰地呈现出该预训练的通用表征可用于跨域推荐和用户画像预测,显著提升性能,其中,采用用户画像预测评估用户表征的通用性被后续相关论文广泛沿用。
加课程老师,领推荐经典论文+交流群 以下是时间序列系列课程系列大纲 《推荐系统课程》 58节课|入门+进阶+两场比赛实战 第1课 Part 1推荐算法工程师(时长3小时) 1.了解推荐系统算法工程师的概念 2. 推荐系统概论 3. 双塔模型在召回中的应用 Part 2 推荐系统基础课(时长7小时) ...
TLDR:本文提出一种新的大语言模型增强的推荐框架LLMRec。具体地,LLMRec提出了三种基于大语言模型的图数据增强策略来强化使用辅助信息的推荐系统。 论文:https://llmrec.files.wordpress.com/2023/10/llmrec-2.pdf 代码:github.com/HKUDS/LLMRec 一、简要介绍 ...
作为业内备受瞩目的国际顶级会议,第16届OSDI(Operating Systems Design and Implementation)已于日前召开,并正式公布了论文接收名单。其中,微信团队《Ekko: 超大规模推荐系统的模型低延时更新方案》论文成功入选,这也是腾讯首次以第一单位于该会议发表论文。 被
本论文研究了ChatGPT-3.5在推荐任务中的表现。研究发现,ChatGPT-3.5在准确性方面与最先进的模型相当,并且在某些准确性指标上略优于ChatGPT,表明更好地利用了上下文。此外,ChatGPT在MAP方面优于其他语言模型,并且基于内容的过滤模型在先前的数据集上显示出显著改进。研究还发现,ChatGPT在书籍领域中显示出较低的多样性...