生成式模型在推荐系统中的应用

生成式模型在推荐系统中的应用

生成式模型在推荐系统中的应用已经展现出显著的潜力和创新性。生成式模型能通过学习用户行为数据的潜在分布，捕捉用户兴趣偏好，并生成与用户画像相似的新样本，为冷启动用户提供个性化推荐。例如，基于大型语言模型（LLM）的GenRec方法直接利用项目名称或标题作为项目ID，通过理解上下文和用户偏好来生成相关推荐，避免传统排名得分计算的复杂性。

此外，生成式模型还提升了推荐系统的可解释性，能够提供更自然的语言描述，帮助用户理解推荐原因。DreamRec模型通过条件扩散模型直接建模理想物品的生成过程，克服了传统判别式推荐模型的不足，实现更好的物品区分。

这些模型也处理多模态信息，如文本、图像、音视频等，丰富了推荐系统的交互场景。TIGER模型采用单阶段生成式检索范式，通过语义ID自回归解码目标候选商品的ID，提高了推荐系统的效率和准确性。

生成式模型如GANs能够解决推荐系统中的数据稀疏性和多样性问题。通过生成器和判别器的对抗机制，生成器学习生成符合用户偏好的推荐，判别器提供反馈以确保高质量、独特推荐的生成。这种方法提升了用户体验和业务指标，如Meta公司的在线A/B测试显示，生成式推荐系统相较传统系统在关键评估指标上达到了12.4%的显著提升。

然而，生成式模型在推荐系统中仍面临挑战，如训练与推理时延、编码对齐困难、生成质量依赖提示模板等问题。随着使用频率增加，新内容生成难度也在增加，这是大模型应用的通病。虽然生成式模型在推荐系统中已取得巨大进展，但仍需克服技术挑战，以实现更广泛的应用。