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百度2024:解密大模型(LLM)在推荐系统的表示学习中的应用

1、受到Masked Autoencoder（MAE）这种生成式自监督学习模式的启发，我们创新地将MAE应用于密度比的建模。这样做的目的是在MAE的框架下，通过预测和重构隐含的文本信息，来优化对用户/项目交互信息的表达，进而实现对互动表示和语义表示的有效对齐。

2、大模型，特别是大型语言模型（LLMs），通过预训练学习到了丰富的语义表示，能够更好地理解用户需求和内容特征。这种语义理解能力使得大模型能够更准确地捕捉用户意图，从而在推荐系统中实现更精准的匹配。例如，BERT模型在文本推荐中的应用，可以通过深度语义理解，提升文本推荐的相关性。

3、在2024年的工业界搜广推场景应用中，大模型发挥了关键作用，六篇文章分享了百度、阿里、华为、微软等大厂的相关工作。这些研究主要围绕大模型在推荐系统、用户行为理解、个性化搜索及文章推荐等方面的应用进行探讨。

4、LLM + 推荐中，语言模型作为特征提取器，将物品和用户信息设计成prompt，输入到LLM中生成embedding或语义摘要，用于后续推荐系统决策。在传统推荐领域，商品和文本信息通过ID统一编码，导致语义信息损失。

综述:图神经网络在推荐系统中的应用(五)--数据集和评估方法

1、Book-Crossing数据集则作为基于知识图的推荐基准，包含图书评级和属性信息。评估方法对于衡量推荐系统性能至关重要，常见的指标包括命中率（HR）、精度、召回率和FNDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）、MAP（Mean Average Precision）和AUC（Area Under ROC Curve）。

2、数据集：搭建推荐系统的基石在基于GNN的推荐系统探索中，我们遇到了一些关键的数据集，它们为模型训练和性能评估提供了坚实的基础：MovieLens： 电影爱好者的天堂，包含100K、1M和20M个评级对的基准数据集，广泛应用于协同过滤和知识图谱推荐。评级范围1-5，数据间有间隔，是用户-项目交互的黄金标准。

3、图神经网络是深度学习领域中用于处理图结构数据的一种方法。它将卷积运算从传统数据推广到图数据，能够学习图中节点的表示，进而处理复杂的图数据。图神经网络在模式识别、数据挖掘等应用中展现出巨大潜力。

4、GNN的定义：在深度学习领域，传统方法的成功扩展到处理非欧氏空间数据的挑战促使了图神经网络的兴起。GNN结合了卷积网络、循环网络和自动编码器的思想，以适应图数据的特性，如节点间的交互和依赖关系。图神经网络与图嵌入和网络嵌入密切相关，但后者更侧重于将图转化为低维向量便于机器学习处理。

推荐系统中的常用评价指标:NDCG,Recall,AUC,GAUC

1、在推荐系统领域，我们经常需要评估算法的有效性。其中，几个常用的指标是NDCG、Recall、AUC和GAUC。让我们逐一深入理解这些评价指标。首先是Recall指标。在推荐阶段，Recall衡量的是模型将真正感兴趣的项目正确推荐给用户的能力。

2、搜索系统与推荐系统共享模型评价指标，但在此基础上引入了相关性、正逆序、相似度等query向评价指标。离线指标如NDCG（正常化倒数累积增益）用于刻画相关性，而人工评估相关性则从多个维度考虑。

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