論文の概要: A Survey on Large Language Models for Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19860v3
- Date: Fri, 4 Aug 2023 02:58:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-07 15:43:05.307157
- Title: A Survey on Large Language Models for Recommendation
- Title（参考訳）: 推薦のための大規模言語モデルに関する調査
- Authors: Likang Wu, Zhi Zheng, Zhaopeng Qiu, Hao Wang, Hongchao Gu, Tingjia
Shen, Chuan Qin, Chen Zhu, Hengshu Zhu, Qi Liu, Hui Xiong, Enhong Chen
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。
本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.23662720655327
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in the field of
Natural Language Processing (NLP) and have recently gained significant
attention in the domain of Recommendation Systems (RS). These models, trained
on massive amounts of data using self-supervised learning, have demonstrated
remarkable success in learning universal representations and have the potential
to enhance various aspects of recommendation systems by some effective transfer
techniques such as fine-tuning and prompt tuning, and so on. The crucial aspect
of harnessing the power of language models in enhancing recommendation quality
is the utilization of their high-quality representations of textual features
and their extensive coverage of external knowledge to establish correlations
between items and users. To provide a comprehensive understanding of the
existing LLM-based recommendation systems, this survey presents a taxonomy that
categorizes these models into two major paradigms, respectively Discriminative
LLM for Recommendation (DLLM4Rec) and Generative LLM for Recommendation
(GLLM4Rec), with the latter being systematically sorted out for the first time.
Furthermore, we systematically review and analyze existing LLM-based
recommendation systems within each paradigm, providing insights into their
methodologies, techniques, and performance. Additionally, we identify key
challenges and several valuable findings to provide researchers and
practitioners with inspiration. We have also created a GitHub repository to
index relevant papers on LLMs for recommendation,
https://github.com/WLiK/LLM4Rec.
- Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)の分野では,大規模言語モデル(llm)が強力なツールとして登場し,最近はレコメンデーションシステム(rs)の分野で大きな注目を集めている。
これらのモデルは、自己教師付き学習を用いて大量のデータに基づいて訓練され、普遍表現の学習において顕著な成功を示しており、微調整やプロンプトチューニングなどの効果的な転送技術によって、レコメンデーションシステムの様々な側面を強化する可能性を秘めている。
推薦品質を高めるために言語モデルのパワーを活用する上で重要な側面は、高品質なテキスト特徴表現の利用と、アイテムとユーザ間の相関を確立するための外部知識の広範なカバレッジである。
既存のLLMに基づくレコメンデーションシステムを総合的に理解するため,本調査では,これらのモデルを,それぞれDLLM4レコメンデーション(DLLM)とGLLM4レコメンデーション(GLLM4レコメンデーション)の2つの主要なパラダイムに分類する分類法を提案する。
さらに,各パラダイム内の既存のLCMベースのレコメンデーションシステムを体系的にレビューし,分析し,その方法論,技術,性能について考察する。
さらに、研究者や実践者にインスピレーションを与える上で、重要な課題といくつかの重要な発見を特定する。
また、レコメンデーションのためにLLMに関する関連書類をインデックスするGitHubリポジトリも作成しました。
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