TRAWL：借助大语言模型辅助的外部知识增强推荐
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2024-05-27 v2 人工智能
计算与语言
摘要
将语义信息与行为数据相结合是推荐系统中的一个关键研究领域。一种有前景的方法是利用外部知识，用丰富的语义信息 enrich 基于行为的推荐系统。然而，这种方法面临两个主要挑战：去噪原始外部知识和适应语义表示。为了解决这些挑战，我们提出了一种借助大语言模型（LLM）辅助的外部知识增强推荐方法（TRAWL）。该方法利用大语言模型从原始外部数据中提取相关的推荐知识，并采用对比学习策略进行适配器训练。在公共数据集和现实世界在线推荐系统上的实验验证了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2403.06642,
title = {TRAWL: External Knowledge-Enhanced Recommendation with LLM Assistance},
author = {Weiqing Luo and Chonggang Song and Lingling Yi and Gong Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06642},
year = {2024}
}
备注
8 pages, 3 figures