論文の概要: LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15780v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 17:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 16:23:22.318068
• Title: LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models
• Title（参考訳）: LLM-Rec:大規模言語モデルによるパーソナライズされたレコメンデーション
• Authors: Hanjia Lyu, Song Jiang, Hanqing Zeng, Qifan Wang, Si Zhang, Ren Chen, Chris Leung, Jiajie Tang, Yinglong Xia, Jiebo Luo
• Abstract要約: LLM-Recと呼ばれる提案手法は,4つの異なるプロンプト戦略を包含する。 実験により, 追加入力テキストを組み込むことで, 推薦性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.56000929489355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate various prompting strategies for enhancing personalized recommendation performance with large language models (LLMs) through input augmentation. Our proposed approach, termed LLM-Rec, encompasses four distinct prompting strategies: (1) basic prompting, (2) recommendation-driven prompting, (3) engagement-guided prompting, and (4) recommendation-driven + engagement-guided prompting. Our empirical experiments show that incorporating the augmented input text generated by LLM leads to improved recommendation performance. Recommendation-driven and engagement-guided prompting strategies are found to elicit LLM's understanding of global and local item characteristics. This finding highlights the importance of leveraging diverse prompts and input augmentation techniques to enhance the recommendation capabilities with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるパーソナライズされたレコメンデーションパフォーマンス向上のための様々なプロンプト戦略について検討する。 提案手法は,(1)基本プロンプト,(2)レコメンデーション駆動プロンプト,(3)エンゲージメント誘導プロンプト,(4)レコメンデーション駆動+エンゲージメント誘導プロンプトの4つの異なるプロンプト戦略を包含する。 実験の結果,llmで生成した拡張入力テキストを組み込むことにより,レコメンデーション性能が向上することが示された。 レコメンデーション駆動およびエンゲージメント誘導によるプロンプト戦略は、llmのグローバルおよびローカルアイテム特性に対する理解を誘発する。 この発見は、LLMの推奨機能を強化するために多様なプロンプトと入力拡張技術を活用することの重要性を強調している。

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