Fine-grainedly Synthesize Streaming Data Based On Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Fine-grainedly Synthesize Streaming Data Based On Large Language Models With Graph Structure Understanding For Data Sparsity》的翻译。

摘要

由于用户数据的稀疏性，电子商务平台中对用户评论的情绪分析往往表现不佳，尤其是在面对极其稀疏的用户数据或长尾标签时。最近，LLM的出现通过利用图结构生成补充用户配置文件，为此类问题引入了新的解决方案。然而，以前的方法并没有充分利用LLM的图形理解能力，并且难以适应复杂的流数据环境。在这项工作中，我们提出了一个细粒度的流式数据合成框架，将稀疏用户分为三类：Mid-tail、Long-tail和Extreme。具体而言，我们设计LLM来全面理解流数据中的三个关键图元素，包括局部全局图理解、二阶关系提取和产品属性理解，这使得能够生成高质量的合成数据，从而有效地解决不同类别的稀疏性问题。在三个真实数据集上的实验结果表明，性能显著提高，合成数据的MSE分别降低了45.85%、3.16%和62.21%。

1 引言

2 相关工作

3 LLM作为流数据稀疏性的处理程序

4 实验

5 结论

在本文中，我们解决了流媒体用户评论情绪分析中数据稀疏性的挑战。我们提出了一个细粒度流数据合成框架，将稀疏用户分为三类。通过设