Peibo Li

新框架Refine-POI使用LLM改进兴趣点推荐

研究人员开发了Refine-POI，一个旨在利用大语言模型（LLMs）增强下一兴趣点（POI）推荐的新颖框架。该方法解决了两个关键问题：推荐ID中语义连续性的保持以及监督微调（SFT）的局限性，后者通常将模型限制在单一预测。Refine-POI引入了一个分层自组织映射（SOM）来进行拓扑感知的ID生成，确保ID值的接近程度反映语义相似性。此外，它利用策略梯度强化学习方法来优化top-k推荐列表的生成，超越了严格的标签匹配。