[论文解读] Enhanced Recommendation Combining Collaborative Filtering and Large Language Models

Xueting Lin, Zhan Cheng+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 25, 2024

Recommender Systems and Techniques被引用 4

一句话总结

本文提出了一种混合推荐模型，将协同过滤（CF）与大型语言模型（LLMs）相结合，通过利用用户-物品交互模式和丰富的文本理解能力，提升推荐的准确性和多样性。该方法增强了冷启动处理和数据稀疏性问题的解决能力，在基准模型上显著提升了精确率、召回率和用户满意度。

ABSTRACT

With the advent of the information explosion era, the importance of recommendation systems in various applications is increasingly significant. Traditional collaborative filtering algorithms are widely used due to their effectiveness in capturing user behavior patterns, but they encounter limitations when dealing with cold start problems and data sparsity. Large Language Models (LLMs), with their strong natural language understanding and generation capabilities, provide a new breakthrough for recommendation systems. This study proposes an enhanced recommendation method that combines collaborative filtering and LLMs, aiming to leverage collaborative filtering's advantage in modeling user preferences while enhancing the understanding of textual information about users and items through LLMs to improve recommendation accuracy and diversity. This paper first introduces the fundamental theories of collaborative filtering and LLMs, then designs a recommendation system architecture that integrates both, and validates the system's effectiveness through experiments. The results show that the hybrid model based on collaborative filtering and LLMs significantly improves precision, recall, and user satisfaction, demonstrating its potential in complex recommendation scenarios.

研究动机与目标

• 解决传统协同过滤在推荐系统中处理冷启动和数据稀疏性问题的局限性。
• 利用大型语言模型（LLMs）的自然语言理解与生成能力，丰富用户和物品的表征。
• 设计一种统一架构，协同结合CF的偏好建模能力与LLMs对文本特征的上下文理解能力。
• 在复杂的真实推荐场景中，同时提升推荐的准确性和多样性。
• 通过在基准数据集上的实证评估，验证混合模型的有效性。

提出的方法

• 整合协同过滤以建模用户-物品交互关系，并从历史行为中捕捉潜在的用户偏好。
• 利用大型语言模型（LLMs）对用户和物品的文本描述（如评论、标题和元数据）进行编码与增强。
• 融合机制通过晚期交互或早期拼接的方式，将CF嵌入与LLM生成的上下文嵌入相结合。
• 在领域特定的推荐数据上微调LLM组件，以提升与用户偏好信号的对齐性。
• 使用结合排序损失和对比学习目标的多任务损失，端到端训练混合模型。
• 应用提示工程，引导LLMs从原始文本输入生成用户和物品特定的嵌入表示。

实验结果

研究问题

• RQ1 将协同过滤与大型语言模型结合，是否能显著提升推荐的准确性和多样性？
• RQ2 与纯CF模型相比，LLMs的集成在冷启动和数据稀疏物品上的性能提升程度如何？
• RQ3 如何实现CF嵌入与LLM生成表征的最佳融合策略？
• RQ4 LLMs在多大程度上提升了推荐结果的用户满意度和可解释性？
• RQ5 该混合模型在不同推荐场景和数据集上的泛化能力如何？

主要发现

• 与基线协同过滤模型相比，混合模型在精确率和召回率上实现了统计上显著的提升。
• LLMs的引入降低了数据稀疏性的负面影响，尤其对冷启动的物品和用户具有显著改善效果。
• 用户满意度指标（如NDCG和MAP）在混合模型中明显更高，表明其与用户偏好的对齐性更优。
• 通过熵和覆盖率指标衡量，该模型在不牺牲准确率的前提下，显著提升了推荐的多样性。
• 消融实验确认，CF和LLM组件均对性能有显著贡献，其中LLM在上下文理解方面发挥关键作用。
• 在多个评估指标上，该模型优于强基线模型，包括纯LLM-based和纯CF-based方法。