Large language models (LLMs) have demonstrated their significant potential to be applied for addressing various application tasks. However, traditional recommender systems continue to face great challenges such as poor interactivity and explainability, which actually also hinder their broad deployment in real-world systems. To address these limitations, this paper proposes a novel paradigm called Chat-Rec (ChatGPT Augmented Recommender System) that innovatively augments LLMs for building conversational recommender systems by converting user profiles and historical interactions into prompts. Chat-Rec is demonstrated to be effective in learning user preferences and establishing connections between users and products through in-context learning, which also makes the recommendation process more interactive and explainable. What's more, within the Chat-Rec framework, user's preferences can transfer to different products for cross-domain recommendations, and prompt-based injection of information into LLMs can also handle the cold-start scenarios with new items. In our experiments, Chat-Rec effectively improve the results of top-k recommendations and performs better in zero-shot rating prediction task. Chat-Rec offers a novel approach to improving recommender systems and presents new practical scenarios for the implementation of AIGC (AI generated content) in recommender system studies.


翻译:大规模语言模型(LLMs)已经展示了在解决各种应用任务方面的巨大潜力。然而,传统的推荐系统仍然存在着很大的困境,例如差劲的交互性和可解释性,这实际上也阻碍了它们在实际系统中的广泛部署。为了解决这些限制,本文提出了一种新的范式,称为 Chat-Rec(ChatGPT 增强型推荐系统),通过将用户配置文件和历史互动转换为提示,创新地增强了 LLMs,并构建了对话式推荐系统。 Chat-Rec 被证明在通过上下文学习学习用户偏好和建立用户和产品之间的联系时非常有效,这也使得推荐过程更具交互性和可解释性。更重要的是,在 Chat-Rec 框架内,用户的偏好可以转移到不同的产品中进行跨域推荐,并且提示式信息注入 LLMs 也可以处理新项目的冷启动情况。在我们的实验中,Chat-Rec 在提高 top-k 推荐结果方面非常有效,并在零击打评分预测任务中表现更好。Chat-Rec 提供了一种改进推荐系统的新方法,并为推荐系统研究中AIGC(AI生成内容)的实现提供了新的实际场景。

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推荐系统,是指根据用户的习惯、偏好或兴趣,从不断到来的大规模信息中识别满足用户兴趣的信息的过程。推荐推荐任务中的信息往往称为物品(Item)。根据具体应用背景的不同,这些物品可以是新闻、电影、音乐、广告、商品等各种对象。推荐系统利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关的信息和产品过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。

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