推荐系统预训练模型论文列表 - 从传统方法到大语言模型的演进

推荐系统预训练模型的发展历程

推荐系统是当今互联网应用中不可或缺的重要组成部分。随着深度学习技术的快速发展,预训练模型在推荐系统中的应用也越来越广泛。本文将全面回顾推荐系统预训练模型的发展历程,从早期的序列推荐到最新的大语言模型应用,为该领域的研究人员提供系统的文献参考。

早期的序列推荐模型

序列推荐是推荐系统中的一个重要分支,它利用用户的历史行为序列来预测用户的下一个可能的行为。在这一领域,有几个具有里程碑意义的工作:

1. NextItNet (WSDM 2018): 这是一个简单但有效的卷积生成网络,用于下一项推荐。它首次将卷积神经网络应用于序列推荐任务。

2. BERT4Rec (CIKM 2019): 该模型将BERT模型引入推荐系统,利用双向Transformer编码器来建模用户的行为序列。

3. S3-Rec (CIKM 2020): 这是一个自监督学习框架,通过最大化互信息来学习序列推荐的表示。

4. Transformers4Rec (RecSys 2021): 该工作将NLP中的Transformer模型应用于序列和会话推荐,搭建了NLP和推荐系统之间的桥梁。

这些工作为后续的预训练模型研究奠定了基础。

用户表示预训练

随着研究的深入,学者们开始关注如何学习更通用的用户表示,以便能够应用到多个下游任务中:

1. PeterRec (SIGIR 2020): 这项工作提出了一种参数高效的迁移学习架构,可以将预训练的用户表示快速适应到多个下游任务。

2. Conure (SIGIR 2021): 该模型实现了用户表示的持续学习,能够在不忘记旧任务的情况下学习新任务。

3. CLUE (ICDM 2021): 这是一个基于对比学习的用户表示预训练框架,通过数据增强来构建自监督信号。

这些研究表明,预训练通用的用户表示可以有效提高推荐系统在多个任务上的性能。

双塔模型预训练

双塔模型是推荐系统中常用的架构,研究者也开始探索如何对其进行预训练:

1. Self-supervised Learning for Large-scale Item Recommendations (CIKM 2021): 该工作提出了一种针对大规模物品推荐的自监督学习方法。

2. TransRec (arXiv 2022): 这项研究探索了如何从多模态反馈中学习可迁移的推荐表示。

3. IntTower (CIKM 2022): 该模型是一种新一代的双塔模型,专门为预排序系统设计。

这些研究为双塔模型的预训练提供了新的思路和方法。

大语言模型在推荐系统中的应用

随着ChatGPT等大语言模型的兴起,研究者们也开始探索如何将这些强大的模型应用于推荐系统:

1. Is ChatGPT a Good Recommender? (arXiv 2023): 这项研究初步探讨了ChatGPT在推荐任务中的表现。

2. LLMRec (WSDM 2024): 该模型将大语言模型与图增强相结合,用于推荐任务。

3. TALLRec (arXiv 2023): 这是一个有效的微调框架,用于将大语言模型与推荐系统对齐。

4. PALR (arXiv 2023): 该研究探索了如何使大语言模型具有个性化推荐能力。

这些工作表明,大语言模型在推荐系统中具有巨大的潜力,但如何有效利用仍需进一步研究。

经验研究和数据集

除了模型研究,一些学者也进行了重要的经验研究,并发布了大规模数据集:

1. Where to Go Next for Recommender Systems? (SIGIR 2023): 这项研究重新审视了基于ID和基于模态的推荐模型。

2. Exploring Adapter-based Transfer Learning for Recommender Systems (WSDM 2024): 该工作探索了基于Adapter的迁移学习在推荐系统中的应用。

3. PixelRec、NineRec、MicroLens和Tenrec: 这些是近期发布的大规模多模态和跨域推荐数据集,为研究者提供了宝贵的实验资源。

这些经验研究和数据集为推荐系统的预训练模型研究提供了重要的参考和基础。

未来展望

推荐系统预训练模型的研究仍在快速发展中。未来的研究方向可能包括:

1. 如何更好地利用大语言模型的知识来增强推荐系统。
2. 探索更高效、更通用的预训练方法,以适应不同的推荐场景。
3. 研究如何在保护用户隐私的前提下进行有效的预训练。
4. 探索跨模态、跨域的预训练技术,以提高推荐系统的泛化能力。

总的来说,推荐系统预训练模型的研究仍有很大的发展空间,它将持续推动个性化推荐技术的进步,为用户提供更优质的服务体验。

推荐系统预训练模型的研究不仅关乎学术进展,更与实际应用密切相关。随着技术的不断演进,我们期待看到更多创新性的研究成果,推动推荐系统向着更智能、更个性化的方向发展。研究者们应当保持开放和创新的态度,积极探索新的技术路径,为推荐系统的未来发展贡献力量。