深度解析：如何善用大模型构建推荐系统的最新范式

在当今数字化时代，推荐系统已成为众多在线平台的核心组件，深刻影响着用户体验和业务效益。随着人工智能技术的迅猛发展，大模型的出现为推荐系统带来了前所未有的变革机遇。2024 年 10 月底，EARL 工作坊组织召开了第18届 ACM 推荐系统会议，此次研讨会由百度参与支持，作为展示推荐系统这一广泛领域的新研究成果、系统和技术的顶级国际论坛，会议汇集了来自学术界和工业界的研究人员和从业人员，讨论在一系列创新应用环境中提供推荐组件的新趋势和挑战。今天，笔者将就这次大牛云集的研讨会展开探讨，分析当下的大模型能力是如何构建推荐系统的最新范式的。

一、数据缺失难题的破局

推荐系统的精准性依赖于海量数据，但数据缺失一直是个棘手的问题。传统的数据填补方法往往难以捕捉数据中的复杂关系，导致推荐效果不尽人意。大模型，尤其是深度学习领域的预训练大模型，凭借其强大的表示学习能力和泛化能力，在处理复杂数据关系上展现出了前所未有的潜力。这些模型通过在大规模、多样化的数据集上进行预训练，能够学习到数据之间的深层次、非线性关系，这对于弥补数据缺失带来的信息损失至关重要。

在推荐系统中，大模型可以通过以下几种方式有效应对数据缺失问题：

1.特征嵌入与自监督学习：大模型能够学习用户和物品的高维特征嵌入，这些嵌入向量能够捕捉到用户和物品之间的潜在联系，即使某些直接交互数据缺失，也能通过相似特征的用户或物品进行信息补全。同时，利用自监督学习技术，模型可以从无标签的数据中学习有用的表示，进一步丰富数据的内在信息，提高推荐的准确性。

2.图神经网络（GNN）的应用：将用户-物品交互视为图结构中的边，用户和物品作为节点，大模型结合图神经网络可以高效地在这种复杂网络结构中传播信息。即使某些节点（用户或物品）的直接连接信息缺失，GNN 也能通过其他路径间接传递信息，填补数据空白，提升推荐系统的鲁棒性（指系统在面对不确定性和干扰时，仍然能够维持其功能和性能的能力）。

3.多任务学习与迁移学习：大模型支持多任务学习框架，可以同时优化多个相关任务，如评分预测、点击率预测等，通过共享底层表示来增强模型对数据的理解能力。此外，迁移学习允许模型将从源域（如其他相关数据集）学到的知识迁移到目标域（当前推荐系统），即使目标域数据稀疏，也能利用外部知识提升性能。

4.生成模型的应用：基于大模型的生成对抗网络（GANs）或变分自编码器（VAEs）等生成模型，可以生成高质量的伪数据来填补缺失值。这些模型能够学习