論文の概要: Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02046v5
• Date: Mon, 22 Apr 2024 03:12:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 01:02:16.572155
• Title: Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
• Title（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)時代のレコメンダシステム
• Authors: Zihuai Zhao, Wenqi Fan, Jiatong Li, Yunqing Liu, Xiaowei Mei, Yiqi Wang, Zhen Wen, Fei Wang, Xiangyu Zhao, Jiliang Tang, Qing Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。 我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.0129013439038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the prosperity of e-commerce and web applications, Recommender Systems (RecSys) have become an important component of our daily life, providing personalized suggestions that cater to user preferences. While Deep Neural Networks (DNNs) have made significant advancements in enhancing recommender systems by modeling user-item interactions and incorporating textual side information, DNN-based methods still face limitations, such as difficulties in understanding users' interests and capturing textual side information, inabilities in generalizing to various recommendation scenarios and reasoning on their predictions, etc. Meanwhile, the emergence of Large Language Models (LLMs), such as ChatGPT and GPT4, has revolutionized the fields of Natural Language Processing (NLP) and Artificial Intelligence (AI), due to their remarkable abilities in fundamental responsibilities of language understanding and generation, as well as impressive generalization and reasoning capabilities. As a result, recent studies have attempted to harness the power of LLMs to enhance recommender systems. Given the rapid evolution of this research direction in recommender systems, there is a pressing need for a systematic overview that summarizes existing LLM-empowered recommender systems, to provide researchers in relevant fields with an in-depth understanding. Therefore, in this paper, we conduct a comprehensive review of LLM-empowered recommender systems from various aspects including Pre-training, Fine-tuning, and Prompting. More specifically, we first introduce representative methods to harness the power of LLMs (as a feature encoder) for learning representations of users and items. Then, we review recent techniques of LLMs for enhancing recommender systems from three paradigms, namely pre-training, fine-tuning, and prompting. Finally, we comprehensively discuss future directions in this emerging field.
• Abstract（参考訳）: eコマースとWebアプリケーションの繁栄により、Recommender Systems(RecSys)は私たちの日常生活の重要なコンポーネントとなり、ユーザの好みに合わせてパーソナライズされた提案を提供しています。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ユーザとイテムのインタラクションをモデル化し、テキスト側情報を取り入れることでレコメンダシステムの強化に大きく進歩しているが、DNNベースの手法は、ユーザの関心の理解の困難さやテキスト側情報の取得、さまざまなレコメンデーションシナリオの一般化の障害、予測の推論など、制限に直面している。 一方、ChatGPTやGPT4といった大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。 その結果、最近の研究はレコメンダシステムを強化するためにLLMのパワーを活用しようと試みている。 推薦システムにおけるこの研究方向の急速な進化を考えると、既存のLLMを利用した推薦システムを要約した体系的な概要が必要である。 そこで本稿では, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなど, LLMを活用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。 具体的には、まず、ユーザやアイテムの表現を学習するためのLLM(機能エンコーダ)のパワーを利用する代表的手法を紹介する。 次に,3つのパラダイム,すなわち事前学習,微調整,プロンプトからレコメンデーションシステムを強化するためのLLMの最近の技術について概説する。 最後に、この新興分野における今後の方向性を包括的に論じる。

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