[SIGIR’2024]LLaRA：推荐大模型新范式

1. 摘要序列推荐是根据用户的历史交互预测其下一个感兴趣的物品。近来，由于大语言模型（LLM）具有广泛的世界知识和内在的推理能力，驱动着推荐领域的研究者探索大语言模型在序列推荐中的应用潜力。基于大语言模型的推荐系统，其核心是将序列推荐重塑为语言建模（Language Modeling）任务 —— 也就是说，将行为序列转化为文本输入提示（Prompt），例如，“该用户已经观看了[物品1]、[物品2]、...、[物品𝑛]，请预测这个用户接下来会看什么电影。”当考虑如何在提示中表示物品（例如，[物品𝑘]）时，先前的研究可分为基于ID的表征（如ID 数字或随机初始化的ID token）和基于文本的表征（如标题和文本描述等）两类。然而，这些方法往往无法全面利用世界知识或展示足够的行为理解能力。图1：不同的物品表征方式对比  近日，来自中国科学技 ………………………………