Sfruttare gli LLM per completare i grafi di conoscenza delle raccomandazioni

Approfittare degli LLM per completare i grafi di conoscenza delle raccomandazioni

Con la rapida crescita di internet e delle piattaforme online, gli utenti sono sommersi di scelte. I sistemi di raccomandazione sono diventati essenziali per superare questa sovrabbondanza di informazioni, prevedere le preferenze degli utenti e suggerire contenuti pertinenti. Tuttavia, fornire raccomandazioni precise e personalizzate rimane una sfida persistente.

Il nocciolo del problema risiede nella comprensione degli interessi e delle intenzioni degli utenti mediante la modellizzazione dei loro comportamenti. I sistemi di raccomandazione si basano su schemi appresi dai dati degli utenti, come la cronologia di navigazione, gli acquisti, le valutazioni e le interazioni. Ma i dati degli utenti nel mondo reale sono spesso scarsi e limitati, mancando di segnali contestuali cruciali necessari per cogliere le sfumature dell’intento dell’utente.

Di conseguenza, i modelli di raccomandazione non riescono a imparare rappresentazioni complete degli utenti e degli oggetti. Le loro raccomandazioni finiscono per essere troppo generiche, ripetitive o non pertinenti. Il problema dell’avvio a freddo peggiora per i nuovi utenti con una storia di attività minima. Le aziende subiscono anche una scarsa esperienza del cliente che porta a perdite di ricavi.

Ciò richiede soluzioni che possano ottenere approfondimenti più approfonditi dai dati degli utenti. Un approccio emergente è quello di utilizzare grafi di conoscenza che racchiudono fatti e connessioni tra entità. I grafi di conoscenza ben strutturati hanno un enorme potenziale per affrontare le sfide critiche nei sistemi di raccomandazione.

I grafi di conoscenza vanno oltre la semplice modellizzazione delle interazioni tra utente e oggetto. Codificano metadati contestuali, attributi e relazioni diversi tra molteplici entità. Questa struttura collegata multidimensionale imita il modo in cui la memoria umana memorizza la conoscenza del mondo.

Allenando modelli di reti neurali su grafi specializzati di conoscenza interconnessa, i sistemi di raccomandazione possono apprendere rappresentazioni più informative del comportamento degli utenti e delle caratteristiche degli oggetti. La comprensione arricchita porta a suggerimenti adattati alle sottigliezze delle esigenze e degli scenari degli utenti.

Tuttavia, un ostacolo a questa visione è che i grafi di conoscenza del mondo reale sono lontani dalla perfezione. Soffrono di incompletezza, mancando di connessioni e dettagli cruciali. Ciò impedisce ai modelli di raccomandazione di comprendere veramente i contesti e le intenzioni degli utenti.

Fortunatamente, gli ultimi progressi nei modelli di linguaggio offrono una speranza. Modelli pre-allenati come il GPT-3 hanno dimostrato capacità notevoli di generazione di linguaggio naturale, grazie alle loro vaste riserve di conoscenza del mondo. La recente esplorazione dell’utilizzo di tali…