揭秘RecRanker：用大型语言模型打造Top-k推荐排序神器

独家作者（csdn、掘金、知乎、微信公众号）：PaperAgent

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一、论文信息

• 论文题目：RecRanker: Instruction Tuning Large Language Model as Ranker for Top-k Recommendation
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.16018

二、概要

该文档介绍了RecRanker，这是一个利用大型语言模型(llm)进行top-k推荐任务的框架。它通过集成多个排序任务和结合来自传统推荐模型的信号，解决了当前基于llm的推荐方法的局限性。该框架包括自适应用户抽样以选择高质量用户，位置移动以减轻位置偏差，以及提示增强策略。它还引入了一种混合排名方法，结合了点、成对和列表排名。通过对真实世界数据集的实证评估，验证了RecRanker的有效性。

要点:

• 大型语言模型(llm)已集成到推荐系统中，用于top-k推荐。目前的研究忽略了多个排序任务的集成和传统推荐模型信号的结合。
• RecRanker作为指令调优llm的框架，用于top-k推荐。提出了自适应用户采样、位置移动和提示增强策略来提高模型性能。
• RecRanker采用混合排名方法，结合了点、成对和列表排名。实证评估证明了RecRanker在直接推荐和顺序推荐场景中的有效性。

三、讨论

1. 推荐系统如何利用辅助信息增强LLM的上下文理解？

推荐系统可以通过将辅助信息（如用户和物品的特征、历史交互记录等）与LLM的输入文本相结合，从而增强LLM的上下文理解。具体而言，可以将辅助信息以自然语言描述的形式融入到LLM的输入文本中，使得LLM能够更好地理解用户和物品的特征，从而提高推荐效果。例如，可以将用户的年龄、性别、职业等信息以自然语言描述的形式融入到LLM的输入文本中，使得LLM能够更好地理解用户的偏好和需求。

1. RecRanker对效果带来多少提升？

RecRanker在推荐效果上带来了显著的提升。根据表IV中的结果，RecRanker在ML-100K和ML-1M数据集上的H@3和N@5指标上分别提高了48.13%和52.00%。此外，RecRanker在ML-100K和ML-1M数据集上的H@5和N@3指标上也分别提高了24.42%和33.17%。这些结果表明，RecRanker在推荐效果上具有显著的优势

1. 推荐系统如何利用混合排名方法提高模型性能？

推荐系统可以通过混合排名方法（hybrid ranking method）来提高模型性能。混合排名方法将不同的排名任务（如点式排名、成对排名和列表式排名）结合起来，以获得更好的推荐结果。具体而言，混合排名方法首先将采样用户数据用于指令调优，然后使用增强的提示（包括位置偏移策略和辅助信息）来训练LLM。最后，将训练好的LLM用于不同的排名任务，并将它们的结果结合起来，以获得最终的推荐列表。这种方法可以充分利用LLM的上下文理解能力，同时结合传统推荐模型的优点，从而提高推荐系统的性能。