百度发布LLMRec框架：大语言模型与图结构的推荐系统革新

2026年1月4日 互联网

一、传统推荐系统的局限性

传统推荐系统主要依赖协同过滤、矩阵分解或深度神经网络，其核心逻辑是通过用户-物品交互历史挖掘潜在关联。然而，这类方法存在两大瓶颈：

  1. 语义理解不足：基于ID或统计特征的模型难以捕捉文本、图像等非结构化数据中的深层语义。例如，用户对“科幻电影”的偏好可能无法通过简单的共现关系传递到“外星文明题材小说”。
  2. 结构化关系缺失：用户与物品之间的复杂关系（如社交网络中的好友影响、商品间的替代/互补关系）难以通过平面特征工程表达，导致推荐结果缺乏可解释性。

二、LLMRec框架的技术突破

百度推出的LLMRec框架通过“大语言模型+图结构”的融合设计，系统性解决了上述问题。其核心架构可分为三个层次：

1. 语义编码层：大语言模型提取特征

LLMRec采用预训练大语言模型（如百度文心系列）对用户行为和物品内容进行编码。例如：

  • 用户历史文本（评论、搜索查询）通过模型转换为语义向量。
  • 物品描述（商品标题、视频摘要）被映射到同一语义空间。
    ```python

    示意代码：使用大语言模型生成语义向量

    from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“ERNIE-3.0”)
model = AutoModel.from_pretrained(“ERNIE-3.0”)

def get_semantic_embedding(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors=”pt”, padding=True, truncation=True)
outputs = model(**inputs)
return outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy()

  1. 此层优势在于：
  2. - **上下文感知**：模型能理解“苹果”在“手机”与“水果”场景下的不同含义。
  3. - **少样本泛化**：即使新物品缺乏交互数据，也可通过内容语义生成合理推荐。
  5. #### 2. 图构建层：动态关系建模
  6. LLMRec将用户、物品、上下文（时间、地点）等实体建模为异构图，并通过以下方式定义边：
  7. - **显式关系**：用户-物品交互（点击、购买）、用户-用户社交连接。
  8. - **隐式关系**：基于语义相似度的物品-物品关联（如“手机”与“耳机”的互补性）。
  10. 图结构通过邻接矩阵或动态图神经网络（GNN）更新节点表示。例如，使用图注意力网络（GAT）聚合邻居信息：
  11. ```python
  12. # 示意代码：图注意力层
  13. import torch.nn as nn
  15. class GATLayer(nn.Module):
  16.     def __init__(self, in_features, out_features):
  17.         super().__init__()
  18.         self.attn = nn.Linear(2*out_features, 1)  # 计算注意力分数
  20.     def forward(self, x, edge_index):
  21.         # x: 节点特征矩阵 [num_nodes, in_features]
  22.         # edge_index: 边索引 [2, num_edges]
  23.         row, col = edge_index
  24.         h = torch.cat([x[row], x[col]], dim=1)  # 拼接源节点与目标节点特征
  25.         e = self.attn(h).squeeze()  # 计算未归一化的注意力分数
  26.         alpha = torch.softmax(e, dim=0)  # 归一化
  27.         x_new = torch.zeros_like(x)
  28.         x_new[col] = alpha.unsqueeze(1) * x[row]  # 加权聚合
  29.         return x_new

3. 联合优化层：多目标学习

LLMRec通过多任务学习框架同时优化：

  • 推荐准确率：交叉熵损失预测用户是否点击。
  • 多样性：最大化推荐列表中物品类别的覆盖度。
  • 可解释性：引入注意力机制可视化推荐依据（如“因您购买过耳机，推荐手机”）。

三、架构设计最佳实践

1. 冷启动问题解决方案

  • 内容填充：对新物品，利用大语言模型生成初始语义向量，替代缺失的交互数据。
  • 元学习：通过少量样本快速适应新领域（如从电商推荐迁移到新闻推荐）。

2. 性能优化策略

  • 图采样：对大规模图采用邻居采样（Neighbor Sampling）降低计算复杂度。
  • 模型压缩：量化大语言模型权重，减少推理延迟。
  • 异步更新：用户实时行为通过流式处理更新图结构，避免全图重训练。

3. 可解释性增强方法

  • 路径推理：在图上追踪推荐链（如“用户A→好友B→购买过C→推荐D”）。
  • 特征归因：使用SHAP值分析语义特征与图结构的贡献权重。

四、行业应用与未来展望

LLMRec框架已在实际业务中验证效果：

  • 在某内容平台，点击率提升12%，用户留存时长增加8%。
  • 在电商场景中，长尾商品曝光量增长20%，缓解了“马太效应”。

未来方向包括：

  • 多模态融合：结合图像、视频语义增强推荐。
  • 实时图演化：动态调整图结构以适应用户兴趣漂移。
  • 隐私保护：在联邦学习框架下部署图增强推荐。

五、开发者实施建议

  1. 数据准备：优先构建用户-物品交互图，逐步补充语义特征。
  2. 模型选型：根据业务规模选择轻量级（如ERNIE-Tiny）或高性能（如ERNIE-3.0）模型。
  3. 评估体系：除准确率外，关注多样性（如Gini指数）、新颖性（推荐物品的平均流行度）等指标。

LLMRec框架通过语言与图的协同，为推荐系统开辟了新的技术路径。其模块化设计允许开发者根据场景灵活调整，兼顾了创新性与实用性。

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