Умные рекомендации: как здравый смысл улучшает онлайн-покупки

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к рекомендациям в электронной коммерции, использующий возможности больших языковых моделей и логических рассуждений.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Для повышения качества рассуждений о связи запросов и продуктов, система E-CARE использует большие языковые модели для выявления промежуточных факторов потребности и полезности, организуя их в граф, после чего применяет кластеризацию узлов и фильтрацию ребер на основе языковых моделей для отсеивания недостоверных связей и повышения надежности итогового результата.

В данной статье представлена E-CARE – эффективная система, объединяющая здравый смысл с рекомендациями в электронной коммерции посредством графа логических связей и адаптеров для повышения релевантности и масштабируемости.

Поиск релевантных товаров в ответ на запрос пользователя является критически важной задачей для электронной коммерции, однако традиционные подходы часто не учитывают контекст и здравый смысл. В данной работе, ‘E-CARE: An Efficient LLM-based Commonsense-Augmented Framework for E-Commerce’, предложен фреймворк E-CARE, эффективно интегрирующий знания здравого смысла в систему рекомендаций за счет построения графа факторов рассуждений и адаптеров для связи запросов и товаров. Эксперименты демонстрируют, что E-CARE позволяет повысить точность рекомендаций до 12.1% при сохранении высокой производительности. Возможно ли дальнейшее масштабирование подобных систем и адаптация их к более сложным сценариям электронной коммерции?

За гранью ключевых слов: ограничения традиционного поиска

Традиционный поиск, основанный на сопоставлении ключевых слов, часто не улавливает нюансы намерений пользователя и связи между запросами и продуктами. Такой подход неэффективен при обработке сложных запросов, приводя к нерелевантным результатам и упущенным возможностям. Необходимо понимать, что пользователь хочет достичь, а не просто находить соответствия по словам.

Интеграция с графом рассуждений позволяет применять E-CARE для обучения адаптеров в задачах поиска (Search Relevance) и извлечения приложений (App Recall), обрабатывая исторические взаимодействия между запросами и продуктами в процессе обучения и дополняя запросы и продукты факторами рассуждений для повышения релевантности и эффективности.

Поиск должен имитировать процесс рассуждения, предвидеть потребности пользователя и предлагать наиболее подходящие решения. Истинная ясность рождается не из множества данных, а из умения увидеть суть запроса, отбросив все лишнее.

E-CARE: Внедрение здравого смысла в рекомендации

E-CARE – новый подход к улучшению рекомендательных систем посредством интеграции логического вывода. В основе системы лежит Граф Факторов Рассуждений, предназначенный для улавливания неявных связей между запросами и характеристиками продуктов. Граф конструируется с использованием больших языковых моделей (LLM) для извлечения релевантных факторов, выявляющих скрытые логические связи между потребностями пользователя и предлагаемыми товарами.

Анализ графа рассуждений ESCI в рамках E-CARE показывает, что размер графа и внутригрупповая схожесть факторов, связанных с каждым узлом запроса или продукта, уменьшаются по мере продвижения по конвейеру, что свидетельствует о снижении избыточности факторов и потенциальном улучшении результатов в последующих задачах.

Для сопоставления запросов и продуктов используется Адаптер, преобразующий их в структуру графа, что облегчает понимание взаимосвязи. Это позволяет учитывать сложные зависимости и контекстные факторы, обеспечивая более точные рекомендации.

Создание надежной структуры рассуждений

Качество графа факторов рассуждений имеет решающее значение. E-CARE использует фильтрацию ребер для удаления неопределенных или ненадежных связей, обеспечивая лаконичную и релевантную базу знаний. Для повышения эффективности применяется кластеризация узлов, объединяющая схожие концепции и снижающая избыточность и вычислительные затраты.

Оценка результатов работы адаптеров продуктов по четырем различным типам факторов демонстрирует их способность к эффективной категоризации и представлению информации о продуктах.

Адаптер обучается с использованием функции потерь InfoNCE Loss, максимизирующей сходство между запросами и релевантными факторами. Комбинация этих техник позволяет E-CARE строить надежную и эффективную систему рассуждений.

Подтвержденный эффект: улучшенный поиск и рекомендации

E-CARE значительно расширяет возможности традиционных методов оценки релевантности поиска, обеспечивая более точные и контекстуально соответствующие результаты. Система использует Bi-Encoders и Cross-Encoders для эффективного вычисления степени схожести между запросами и продуктами, а также интеграцию LLM Inference для учета нюансов запросов.

Экспериментальные данные демонстрируют высокую эффективность E-CARE в задачах App Recall, обеспечивая прирост до 12.79% по Macro F1 и 12.1% по Recall@5, сопоставимый с использованием LLM для каждой пары запрос-продукт, но требующий лишь одного прохода через LLM для каждого запроса. Ясность – это минимальная форма любви.

Будущее контекстного понимания

E-CARE – значительный шаг в разработке рекомендательных систем, способных по-настоящему понимать намерения пользователей. Система использует Граф Факторов Рассуждений для моделирования знаний о пользователях, предметах и их взаимосвязях, что позволяет проводить более глубокий анализ потребностей и предпочтений.

Дальнейшие исследования будут сосредоточены на масштабировании графа для работы с еще большими базами знаний и сложными сценариями рассуждений, оптимизации алгоритмов поиска и обработки информации. Перспективными направлениями также являются изучение возможностей использования более продвинутых LLM и интеграция обратной связи от пользователей для уточнения процесса рассуждений. E-CARE стремится создать основу для нового поколения интеллектуальных систем, способных бесшовно интегрировать здравый смысл в широкий спектр приложений.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии Грейс Хоппер. Она утверждала: “It’s easier to ask forgiveness than it is to get permission.” (Её проще попросить прощения, чем получить разрешение). E-CARE, как и многие инновационные подходы, отказывается от излишней сложности в пользу эффективности. Вместо создания громоздкой системы, требующей детальных инструкций, предлагается элегантный механизм, интегрирующий здравый смысл через факторные графы. Такой подход не только повышает релевантность рекомендаций в сфере электронной коммерции, но и соответствует принципу ясности, где система, требующая минимального количества объяснений, считается наиболее удачной. Подобное упрощение позволяет сконцентрироваться на сути, а не на избыточности.

Что дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует эффективность интеграции здравого смысла в системы рекомендаций электронной коммерции. Однако, триумф не должен затмевать остающиеся вопросы. Эффективность адаптеров, связывающих запросы и продукты, нуждается в более строгой оценке в условиях динамически меняющегося ассортимента товаров. Упрощение — это не всегда прогресс; необходимо исследовать, не приводит ли сведение сложных взаимосвязей к фактографическому графу к потере нюансов, критически важных для истинного понимания потребностей пользователя.

Попытка вместить здравый смысл в рамки алгоритма – занятие, граничащее с тщеславием. Настоящая проблема заключается не в увеличении объема данных, а в разработке методов, позволяющих системам учиться не просто корреляциям, но и причинно-следственным связям. Необходимо сместить фокус с поверхностного улучшения релевантности на создание систем, способных к настоящему диалогу с пользователем, учитывающему контекст и намерения. Иначе, это лишь иллюзия понимания, дорогостоящая в вычислительном плане.

Будущие исследования должны быть направлены на преодоление ограничений, связанных с масштабируемостью и объяснимостью. Добавление слоев абстракции не должно приводить к дальнейшему усложнению системы. Простота – не признак слабости, а признак глубины. Именно плотность смысла, а не количество параметров, определит истинный успех.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04087.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 16:28