RA-Rec: An Efficient ID Representation Alignment Framework for LLM-based Recommendation

📄 arXiv: 2402.04527v2 📥 PDF

作者: Xiaohan Yu, Li Zhang, Xin Zhao, Yue Wang, Zhongrui Ma

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-03-19)

备注: 10 pages

💡 一句话要点

提出RA-Rec框架以解决LLM推荐系统中ID表示不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推荐系统 ID表示 对齐模块 预训练嵌入 个性化推荐 数据构建

📋 核心要点

  1. 现有的LLM推荐系统方法在ID表示上存在不足，缺乏有效的推荐知识和唯一性，限制了推荐性能。
  2. 本文提出的RA-Rec框架通过将预训练的ID嵌入作为软提示，创新性地设计了对齐模块和调优方法，提升了推荐效果。
  3. 实验结果显示，RA-Rec在HitRate@100上相较于现有方法有高达3.0%的绝对提升，同时训练数据需求减少至不足10倍。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）近年来成为自然语言处理任务的强大工具，推动了LLM与推荐系统的结合，称为LLM基础的推荐系统（LLM-based RS）。现有方法主要分为ID直接使用和ID转换两种范式，其核心缺陷在于缺乏推荐知识和唯一性。为了解决这一局限性，本文提出了一种新的范式，即ID表示，将预训练的ID嵌入以互补方式融入LLM中。我们提出了RA-Rec，一个高效的ID表示对齐框架，兼容多种基于ID的方法和LLM架构。具体而言，我们将ID嵌入视为软提示，并设计了创新的对齐模块和高效的调优方法，结合定制的数据构建。大量实验表明，RA-Rec显著超越当前最先进的方法，在使用不到10倍训练数据的情况下，HitRate@100提升高达3.0%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决LLM基础推荐系统中ID表示的不足，现有方法在推荐知识和唯一性方面存在明显短板，导致推荐效果不佳。

核心思路：论文提出将预训练的ID嵌入作为软提示融入LLM中，通过设计对齐模块和高效调优方法，增强模型的推荐能力。

技术框架：RA-Rec框架包含ID嵌入的预处理、对齐模块的设计和调优过程，能够与多种ID基础方法和LLM架构兼容，形成一个完整的推荐系统流程。

关键创新：最重要的创新在于将ID嵌入视为软提示，并通过对齐模块实现了与LLM的有效结合，这一设计显著提升了推荐系统的性能。

关键设计：在参数设置上，采用了定制的数据构建方法，损失函数设计考虑了对齐效果，网络结构则结合了LLM的特性与ID嵌入的优势。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RA-Rec在实验中表现出色，相较于当前最先进的方法，其HitRate@100提升高达3.0%，且在训练数据使用上减少至不足10倍，展现了其高效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电商推荐、内容推荐和社交网络等，能够有效提升用户体验和推荐系统的精准度。未来，RA-Rec框架有望在更广泛的推荐场景中推广应用，推动个性化推荐的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLM) have recently emerged as a powerful tool for a variety of natural language processing tasks, bringing a new surge of combining LLM with recommendation systems, termed as LLM-based RS. Current approaches generally fall into two main paradigms, the ID direct usage paradigm and the ID translation paradigm, noting their core weakness stems from lacking recommendation knowledge and uniqueness. To address this limitation, we propose a new paradigm, ID representation, which incorporates pre-trained ID embeddings into LLMs in a complementary manner. In this work, we present RA-Rec, an efficient ID representation alignment framework for LLM-based recommendation, which is compatible with multiple ID-based methods and LLM architectures. Specifically, we treat ID embeddings as soft prompts and design an innovative alignment module and an efficient tuning method with tailored data construction for alignment. Extensive experiments demonstrate RA-Rec substantially outperforms current state-of-the-art methods, achieving up to 3.0% absolute HitRate@100 improvements while utilizing less than 10x training data.