論文の概要: Language Modeling for Content-enriched Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10435v3
• Date: Fri, 22 Mar 2024 05:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 22:49:51.989179
• Title: Language Modeling for Content-enriched Recommendation
• Title（参考訳）: コンテンツ強化レコメンデーションのための言語モデリング
• Authors: Junzhe Jiang, Shang Qu, Mingyue Cheng, Qi Liu, Zhiding Liu, Hao Zhang, Rujiao Zhang, Kai Zhang, Rui Li, Jiatong Li, Min Gao,
• Abstract要約: 本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。 我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.297332953450514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are indispensable in the realm of online applications, and sequential recommendation has enjoyed considerable prevalence due to its capacity to encapsulate the dynamic shifts in user interests. However, previous sequential modeling methods still have limitations in capturing contextual information. The primary reason is the lack of understanding of domain-specific knowledge and item-related textual content by language models. Fortunately, the emergence of powerful language models has unlocked the potential to incorporate extensive world knowledge into recommendation algorithms, enabling them to go beyond simple item attributes and truly understand the world surrounding user preferences. To achieve this, we propose LANCER, which leverages the semantic understanding capabilities of pre-trained language models to generate personalized recommendations. Our approach bridges the gap between language models and recommender systems, resulting in more human-like recommendations. We demonstrate the effectiveness of our approach through a series of experiments conducted on multiple benchmark datasets, showing promising results and providing valuable insights into the influence of our model on sequential recommendation tasks. Furthermore, our experimental codes are publicly available.
• Abstract（参考訳）: オンラインアプリケーションの領域ではレコメンダシステムは不可欠であり、ユーザ関心の動的シフトをカプセル化できるため、シーケンシャルなレコメンデーションは極めて有益である。 しかし、従来の逐次モデリング手法には、文脈情報の取得に制限がある。 主な理由は、言語モデルによるドメイン固有知識と項目関連テキストの内容の理解の欠如である。 幸いなことに、強力な言語モデルの出現は、幅広い世界の知識をレコメンデーションアルゴリズムに組み込む可能性を解き放った。 そこで本稿では、事前学習した言語モデルの意味理解機能を活用してパーソナライズされたレコメンデーションを生成するLANCERを提案する。 我々のアプローチは、言語モデルとレコメンデーションシステムの間のギャップを埋め、より人間的なレコメンデーションを生み出します。 複数のベンチマークデータセットで実施した一連の実験を通じて,提案手法の有効性を実証し,有望な結果を示し,逐次的なレコメンデーションタスクに対するモデルの影響について貴重な洞察を提供する。 さらに,実験コードも公開されている。

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