推荐系统新纪元:RLMRec —— 利用大型语言模型增强推荐表征学习
在信息爆炸的时代,个性化推荐已成为连接用户与海量内容的关键桥梁。RLMRec 是一项创新的开源项目,它利用大型语言模型(LLMs)提升推荐系统的表征学习能力,从而更准确地捕捉用户的喜好和行为模式。该项目由HKUDS团队提出,并已在论文《Representation Learning with Large Language Models for Recommendation》中详细介绍。
项目介绍
RLMRec 提出了一种模型无关的框架,通过整合LLMs来增强现有推荐器,尤其关注捕捉用户行为和偏好的复杂语义方面。该框架不仅引入了辅助文本信号,还开发了一种基于LLMs的用户/物品画像方法,并通过跨视图对齐框架将LLMs的语义空间与协同关系信号的表示空间对齐。
项目技术分析
RLMRec包含两个主要组件:构造性对齐(Contrastive Alignment) 和 生成性对齐(Generative Alignment)。前者通过对比学习策略使用户和物品的表征与LLM的语义空间保持一致;后者则利用LLMs的生成能力,从用户和物品的描述中构建更丰富的表示。这两个组件相辅相成,共同提升了推荐系统的表示质量。
应用场景
RLMRec可广泛应用于电商、社交网络、新闻推荐等多个领域。例如,在亚马逊图书推荐中,它可以分析用户的购买记录和评论,结合书籍的摘要信息,生成更细致的用户画像和物品描述,以提供更精准的个性化建议。同样,对于Yelp这样的本地服务推荐平台,RLMRec可以理解用户的评价内容,更好地理解用户的口味偏好。
项目特点
- 模型无关性:RLMRec可以灵活集成到任何现有的推荐系统框架中。
- 语义深度挖掘:通过LLMs捕获用户行为和物品属性的深层语义信息。
- 高质文本描述:生成的用户和物品简介能精确反映其特征,提高表示准确性。
- 高效编码:支持多种文本嵌入模型,如Instructor和Contriever,用于生成语义表示。
为了使用RLMRec,您只需按照Readme中的环境设置步骤创建一个conda环境,并下载相关数据集。项目提供了清晰的示例代码,方便快速上手。
如果你致力于推荐系统的研究或实践,RLMRec是一个值得尝试的工具。它不仅能帮助你优化现有系统,还能启发你探索更多利用LLMs的可能性。让我们一起开启推荐系统的新篇章,借助RLMRec的力量,为用户提供更智能、更具个性化的服务!
引用本文档:
@article{ren2023representation,
title={Representation Learning with Large Language Models for Recommendation},
author={Ren, Xubin and Wei, Wei and Xia, Lianghao and Su, Lixin and Cheng, Suqi and Wang, Junfeng and Yin, Dawei and Huang, Chao},
journal={arXiv preprint arXiv:2310.15950},
year={2023}
}
感谢你对RLMRec的关注和支持!
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0137AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00Spark-Scilit-X1-13B
FLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









