论文
用于减轻基于 LLM 的顺序推荐中模态偏差的结构保持投影
Structure-Preserving Projection for Mitigating Modality Bias in LLM-Based Sequential Recommendation
摘要
最近基于 LLM 的推荐器通过将协作嵌入投影到 LLM 的嵌入空间中来集成文本和协作信号。然而，这种投影可能会引入模态偏差，从而扭曲潜在的协作结构并限制投影嵌入的有用性。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的结构保持投影方法，该方法通过专用的结构保持损失来维持协作嵌入的关系几何。综合实验表明，我们的方法持续提高推荐性能，为基于 LLM 的推荐提供更可靠的路径。