User Modeling in the Era of Large Language Models: Current Research and Future Directions
作者: Zhaoxuan Tan, Meng Jiang
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-12-11 (更新: 2023-12-23)
备注: IEEE Data Engineering Bulletin 2023
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
利用大型语言模型进行用户建模：综述研究现状与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 用户建模 大型语言模型 用户画像 个性化推荐 文本挖掘 图神经网络 用户行为预测
📋 核心要点
- 传统用户建模方法在处理海量用户生成内容和复杂交互关系时面临挑战，难以有效捕捉用户深层特征。
- 该研究综述了如何利用大型语言模型（LLM）增强用户建模，通过LLM强大的文本理解和生成能力，更准确地刻画用户画像。
- 文章总结了现有LLM在用户建模中的应用，并探讨了未来研究方向，为相关领域的研究者提供了有价值的参考。
📝 摘要（中文）
用户建模（UM）旨在从用户数据中发现模式或学习表征，以了解特定用户的特征，例如个人资料、偏好和个性。用户模型支持许多在线应用中的个性化和可疑行为检测，例如推荐、教育和医疗保健。文本和图是两种常见的用户数据类型，因为这些数据通常包含大量用户生成内容（UGC）和在线互动。文本和图挖掘的研究发展迅速，在过去二十年中贡献了许多值得关注的解决方案。最近，大型语言模型（LLM）在生成、理解甚至推理文本数据方面表现出卓越的性能。用户建模方法已经配备了LLM，并很快变得非常出色。本文总结了关于LLM如何以及为何成为建模和理解UGC的优秀工具的现有研究。然后，它回顾了几类用于用户建模的大型语言模型（LLM-UM）方法，这些方法以不同的方式将LLM与基于文本和图的方法集成。然后，它介绍了用于各种UM应用的特定LLM-UM技术。最后，它提出了LLM-UM研究中剩余的挑战和未来方向。我们在https://github.com/TamSiuhin/LLM-UM-Reading维护阅读清单。
🔬 方法详解
问题定义：用户建模旨在从用户数据中提取用户特征，以支持个性化推荐、行为预测等应用。然而，传统方法在处理大规模、高噪声的用户生成内容（UGC）时，难以有效捕捉用户的深层语义和复杂关系。现有方法通常依赖于手工特征工程或浅层模型，泛化能力有限。
核心思路：该综述的核心思路是探讨如何利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解、生成和推理能力，来改进用户建模。LLM能够从海量文本数据中学习到丰富的语义知识，并将其迁移到用户建模任务中，从而提升用户画像的准确性和泛化能力。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行了分类和总结。主要包括：1) 基于文本的LLM-UM方法，利用LLM直接处理用户文本数据；2) 基于图的LLM-UM方法，将LLM与图神经网络结合，处理用户交互数据；3) LLM-UM在不同应用场景下的应用，如推荐系统、教育和医疗保健。
关键创新：该综述的关键创新在于系统性地总结了LLM在用户建模中的应用，并指出了未来研究方向。它强调了LLM在理解用户意图、生成个性化内容和进行用户行为预测方面的潜力。
关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有研究的归纳和分析。它讨论了不同LLM-UM方法的优缺点，并提出了未来研究的挑战，例如如何处理LLM的偏见、如何提高LLM-UM的可解释性等。
📊 实验亮点
该综述总结了现有LLM在用户建模中的应用，并指出了未来研究方向，例如如何处理LLM的偏见、如何提高LLM-UM的可解释性等。尽管没有提供具体的实验数据，但它为研究者提供了一个全面的视角，了解LLM在用户建模领域的潜力与挑战。
🎯 应用场景
该研究对推荐系统、在线教育、医疗健康等领域具有广泛的应用价值。通过更精准的用户建模，可以实现更个性化的推荐，提升用户体验；在教育领域，可以根据学生的学习特点提供定制化辅导；在医疗健康领域，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。未来，随着LLM技术的不断发展，用户建模的应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
User modeling (UM) aims to discover patterns or learn representations from user data about the characteristics of a specific user, such as profile, preference, and personality. The user models enable personalization and suspiciousness detection in many online applications such as recommendation, education, and healthcare. Two common types of user data are text and graph, as the data usually contain a large amount of user-generated content (UGC) and online interactions. The research of text and graph mining is developing rapidly, contributing many notable solutions in the past two decades. Recently, large language models (LLMs) have shown superior performance on generating, understanding, and even reasoning over text data. The approaches of user modeling have been equipped with LLMs and soon become outstanding. This article summarizes existing research about how and why LLMs are great tools of modeling and understanding UGC. Then it reviews a few categories of large language models for user modeling (LLM-UM) approaches that integrate the LLMs with text and graph-based methods in different ways. Then it introduces specific LLM-UM techniques for a variety of UM applications. Finally, it presents remaining challenges and future directions in the LLM-UM research. We maintain the reading list at: https://github.com/TamSiuhin/LLM-UM-Reading