User Embedding Model for Personalized Language Prompting

本研究旨在解决模型长期历史数据对于增强推荐系统的重要性，从而捕捉用户不断变化的偏好，进而提供更精准和个性化的推荐。具体而言，我们针对自然语言中的用户历史偏好建模所面临的挑战，引入了一种新的用户嵌入模块（UEM），该模块能够高效地处理自由形式文本中的用户历史记录，将其压缩并表示为嵌入，以将其作为语言模型的软提示。我们的实验表明，与传统的基于文本提示的方法相比，这种方法能够更好地处理长期历史数据，从而显著提高预测性能。本研究的主要贡献在于证明了使用嵌入表示用户信号来偏置语言模型的能力。

本论文旨在解决如何更好地建模用户的历史偏好，以提高推荐系统的个性化程度。同时，该论文还尝试使用用户嵌入模块（UEM）将用户历史以嵌入的形式表示，以便更好地利用它们来指导语言模型。这是否是一个新问题？

本论文的关键思路是使用用户嵌入模块（UEM）将用户历史以嵌入的形式表示，以便更好地利用它们来指导语言模型。相比当前这个领域的研究状况，这篇论文的思路有新意。

该论文的实验结果表明，相比传统的基于文本提示的方法，使用用户嵌入模块可以更好地处理长时间的历史记录，并且可以显著提高预测性能。此外，该论文还使用了多个数据集进行实验，并且开源了代码。这项工作可以为推荐系统领域的个性化推荐提供新的思路。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding》、《Modeling User Long-term Preferences with Lifelong Sequential Recommender System》等。