論文の概要: Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05722v2
• Date: Thu, 21 Dec 2023 08:20:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 19:00:41.634567
• Title: Exploring Large Language Model for Graph Data Understanding in Online Job Recommendations
• Title（参考訳）: オンライン求人勧告におけるグラフデータ理解のための大規模言語モデルの検討
• Authors: Likang Wu, Zhaopeng Qiu, Zhi Zheng, Hengshu Zhu, and Enhong Chen
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルが提供するリッチな文脈情報と意味表現を利用して行動グラフを解析する新しいフレームワークを提案する。 この機能を利用することで、個々のユーザに対してパーソナライズされた、正確なジョブレコメンデーションが可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.19448893196642
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing tasks, demonstrating their exceptional capabilities in various domains. However, their potential for behavior graph understanding in job recommendations remains largely unexplored. This paper focuses on unveiling the capability of large language models in understanding behavior graphs and leveraging this understanding to enhance recommendations in online recruitment, including the promotion of out-of-distribution (OOD) application. We present a novel framework that harnesses the rich contextual information and semantic representations provided by large language models to analyze behavior graphs and uncover underlying patterns and relationships. Specifically, we propose a meta-path prompt constructor that leverages LLM recommender to understand behavior graphs for the first time and design a corresponding path augmentation module to alleviate the prompt bias introduced by path-based sequence input. By leveraging this capability, our framework enables personalized and accurate job recommendations for individual users. We evaluate the effectiveness of our approach on a comprehensive dataset and demonstrate its ability to improve the relevance and quality of recommended quality. This research not only sheds light on the untapped potential of large language models but also provides valuable insights for developing advanced recommendation systems in the recruitment market. The findings contribute to the growing field of natural language processing and offer practical implications for enhancing job search experiences. We release the code at https://github.com/WLiK/GLRec.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理タスクに革命をもたらし、様々な領域でその例外的な能力を実証している。 しかし、仕事の推薦における行動グラフ理解の可能性はほとんど未解明のままである。 本稿では、行動グラフの理解における大規模言語モデルの能力を明らかにすることに焦点を当て、この理解を活用してオンライン採用における推薦を強化することを目的とした。 本稿では,大規模言語モデルが提供する豊かな文脈情報と意味表現を活用し,行動グラフを分析し,基礎となるパターンと関係を明らかにする新しい枠組みを提案する。 具体的には,llmレコメンデータを利用して行動グラフを初めて理解し,対応する経路拡張モジュールを設計し,経路に基づくシーケンス入力によって引き起こされるプロンプトバイアスを軽減するメタパスプロンプトコンストラクタを提案する。 この機能を活用すれば、個々のユーザに対してパーソナライズされ、正確なジョブレコメンデーションが可能になります。 提案手法の有効性を包括的データセットで評価し、推奨品質の妥当性と品質を向上させる能力を示す。 この研究は、大規模言語モデルの未完成の可能性だけでなく、採用市場における高度なレコメンデーションシステムの開発にも有用な洞察を提供する。 本研究は, 自然言語処理の分野の拡大に寄与し, 求職経験の向上に実際的な意味合いを与える。 コードをhttps://github.com/WLiK/GLRecでリリースします。

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