Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review

推荐系统中的基础模型无显式ID特征：文献综述

在当前大数据时代，推荐系统已经成为帮助人们在海量信息中发现兴趣内容的核心技术之一。然而，传统的推荐系统通常依赖显式的ID特征，即用户和物品的唯一标识符。然而，最近的研究探讨了在推荐系统中是否可以在不使用显式ID特征的情况下实现更通用的模型。这个项目的目标是通过文献综述，对这种无显式ID特征的推荐系统进行深入分析。

项目的背景

推荐系统在日常生活中无处不在，从电子商务网站上的商品推荐到社交媒体平台上的内容推送，这些系统都在潜移默化地影响我们获取信息的方式。传统的推荐系统在很大程度上依赖于用户和物品的ID来构建模型。然而，这种方法容易受限于数据的稀疏性和用户冷启动问题。

项目目标

该项目旨在回答以下几个核心问题：

1. 推荐系统是否可以拥有类似于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中的基础模型？
2. 是否可以取代或抛弃ID嵌入（ID Embedding），在构建推荐模型时不再依赖这些特征？
3. 推荐系统的未来发展方向是从匹配模式转向生成模式吗？
4. 如何利用大型语言模型（LLM）来增强推荐系统的性能？
5. 多模态推荐系统的未来发展趋势是什么？

研究内容

模态和ID嵌入的比较

针对推荐系统中的基础模型，项目重新审视了基于ID和模态的方法，探讨了如何充分利用不同的数据模态来提升推荐的精确度。

可转移和多模态的推荐数据集

项目列举和分析了一系列用于评估可转移和多模态推荐的基准数据集，如TenRec、NineRec等。这些数据集整合了图像、文本等多种模态的信息，为开发更通用的推荐系统提供了数据支持。

大型语言模型在推荐中的应用

项目探讨了大型语言模型（如GPT）在推荐系统中的应用潜力。重点研究包括LLM在用户偏好预测中的有效性以及其在协同过滤任务中的极限。

用户表示学习

项目分析了一种“通用适用”（One4all）的用户表示学习方法，该方法希望在不同领域内迁移用户特征表示，以解决跨领域推荐中的挑战。

前景展望

项目认为，随着技术的进步，推荐系统的未来必定会朝着集成多模态信息和生成推荐的方向发展。基础模型的应用将使推荐系统更具灵活性与扩展性，同时也会减少对显式ID特征的依赖。

通过本项目的研究，旨在为学术界和工业界提供一份详尽的有关无显式ID特征的推荐系统的综述，以期为后续的研究提供理论和实用指导。