ChatGPT是一个好的推荐系统吗？初步研究
摘要：ChatGPT作为一个通用的推荐模型在推荐领域的应用尚未得到彻底的研究。本文首先设计了一套提示并评估ChatGPT在五种推荐场景下的性能。与传统的推荐方法不同，我们在整个评估过程中没有对ChatGPT进行微调，而是仅依靠提示本身将推荐任务转化为自然语言任务。此外，我们探索了使用小样本提示来注入包含用户潜在兴趣的交互信息，以帮助ChatGPT更好地理解用户需求和兴趣。在Amazon Beauty数据集上进行的综合实验结果显示，在某些任务中，ChatGPT取得了有希望的结果，并且在其他任务中能够达到基线水平。我们对两个以可解释性为导向的任务进行了人工评估，以更准确地评估不同模型生成的内容质量。人工评估结果表明，ChatGPT能够真正理解提供的信息，并生成更清晰、更合理的结果。我们希望本研究能激发研究人员进一步探索像ChatGPT这样的语言模型在改善推荐性能方面的潜力，并推动推荐系统领域的进步。
作者：Junling Liu, Chao Liu, Peilin Zhou, Renjie Lv, Kang Zhou, Yan Zhang
论文ID：2304.10149
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-06-27