大语言模型在推荐系统中的偏差缓解

Keskeiset käsitteet

大语言模型在推荐系统中存在固有偏差,会导致推荐结果失真和不公平。本文提出了一种基于因果推理的框架CLLMR,通过光谱编码器和因果推理技术来缓解这一问题,提高推荐系统的性能。

Tiivistelmä

本文探讨了大语言模型在推荐系统中存在的偏差问题。大语言模型虽然可以为推荐系统提供丰富的侧面信息,但其固有偏差会导致推荐结果失真和不公平。

具体来说,大语言模型的偏差会导致侧面信息表征缺乏结构信息,从而引发维度塌陷问题,限制了推荐系统捕捉用户偏好的能力。此外,大语言模型的偏差还会直接影响到推荐结果。

为了解决这些问题,本文提出了CLLMR框架。首先,CLLMR引入了光谱编码器(SSE),它能够隐式地将历史交互信息的结构信息嵌入到侧面信息表征中,从而避免维度塌陷。同时,CLLMR还采用因果推理技术,通过构建因果图并进行反事实推理,有效地消除了大语言模型引入的偏差。

实验结果表明,CLLMR在多个数据集上都能显著提升推荐系统的性能,证明了该方法的有效性。

Tilastot

大语言模型的固有偏差会导致推荐结果失真和不公平。
大语言模型的偏差会引发侧面信息表征的维度塌陷问题,限制了推荐系统的性能。
本文提出的CLLMR框架能够有效缓解大语言模型引入的偏差,提高推荐系统的性能。

Lainaukset

无

Tärkeimmät oivallukset

Mitigating Propensity Bias of Large Language Models for Recommender Systems

by Guixian Zhan... klo arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20052.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

除了偏差问题,大语言模型在推荐系统中还存在哪些其他挑战?

大语言模型（LLMs）在推荐系统中的应用面临多种挑战，除了偏差问题外，主要包括以下几点：

数据稀疏性：推荐系统通常依赖于用户与物品之间的历史交互数据。然而，许多用户和物品的交互数据是稀疏的，这使得模型难以捕捉用户的真实偏好。LLMs虽然能够生成丰富的侧信息，但在缺乏足够的交互数据时，仍然难以提供准确的推荐。

计算成本：LLMs通常需要大量的计算资源进行训练和推理，这在实际应用中可能导致高昂的成本和延迟。尤其是在实时推荐场景中，如何平衡模型的复杂性与响应速度是一个重要挑战。

上下文理解：LLMs在处理用户的个性化需求时，可能无法充分理解上下文信息。例如，用户的偏好可能会随着时间、地点或情境的变化而变化，而LLMs在捕捉这些动态变化方面可能存在局限。

信息过载：在信息过载的环境中，用户可能会面临选择困难。尽管LLMs能够生成大量的推荐，但如何有效地筛选和呈现这些推荐，以避免用户的选择疲劳，是一个亟待解决的问题。

模型泛化能力：LLMs在特定领域的训练可能导致其在其他领域的泛化能力不足。推荐系统需要能够适应不同类型的用户和物品，而LLMs的训练数据可能无法覆盖所有可能的场景。

除了因果推理,还有哪些其他方法可以用来缓解大语言模型在推荐系统中的偏差问题?

除了因果推理，缓解大语言模型在推荐系统中引入的偏差问题的其他方法包括：

数据增强：通过生成多样化的训练样本，可以帮助模型更好地学习用户的真实偏好。例如，可以使用对抗性生成技术来创建具有不同特征的用户和物品样本，从而提高模型的鲁棒性。

多模态学习：结合不同类型的数据（如文本、图像和结构化数据）进行训练，可以帮助模型更全面地理解用户和物品的特征。这种方法可以减少单一数据源带来的偏差。

公平性约束：在模型训练过程中引入公平性约束，确保模型的推荐结果不会对特定群体产生不利影响。这可以通过调整损失函数或引入额外的公平性指标来实现。

后处理技术：在生成推荐结果后，应用后处理技术来调整推荐列表，以减少偏差。例如，可以通过重新排序或过滤推荐结果，确保不同群体的用户都能获得公平的推荐。

集成学习：通过结合多个模型的预测结果，可以提高推荐的准确性和公平性。集成学习方法可以有效地减少单一模型可能引入的偏差。

如何将CLLMR框架应用到其他领域,以缓解大语言模型引入的偏差问题?

CLLMR框架的设计理念可以扩展到其他领域，以缓解大语言模型引入的偏差问题，具体方法包括：

医疗领域：在医疗推荐系统中，CLLMR可以用于个性化治疗方案的推荐。通过构建患者的历史病历和治疗反应的侧信息，并结合因果推理，能够更准确地推荐适合患者的治疗方案，减少因模型偏差导致的错误推荐。

金融领域：在金融服务中，CLLMR可以应用于信贷评估和投资建议。通过分析用户的财务历史和市场趋势，结合侧信息生成个性化的金融产品推荐，从而降低因数据偏差导致的风险。

教育领域：在个性化学习推荐中，CLLMR可以帮助识别学生的学习风格和需求。通过分析学生的学习历史和偏好，生成适合的学习资源推荐，进而提高学习效果，减少因模型偏差导致的学习不平等。

社交媒体：在社交媒体内容推荐中，CLLMR可以用于优化用户的内容流。通过分析用户的互动历史和内容特征，结合因果推理，能够更好地推荐符合用户兴趣的内容，减少信息过载和偏见。

广告推荐：在广告推荐系统中，CLLMR可以帮助识别用户的真实需求和偏好。通过分析用户的浏览历史和购买行为，生成个性化的广告推荐，从而提高广告的点击率和转化率，减少因模型偏差导致的广告效果不佳。