論文の概要: On Generative Agents in Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10108v3
• Date: Fri, 08 Nov 2024 03:58:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:52:41.851488
• Title: On Generative Agents in Recommendation
• Title（参考訳）: レコメンデーションにおけるジェネレーティブエージェントについて
• Authors: An Zhang, Yuxin Chen, Leheng Sheng, Xiang Wang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: Agent4Recは、Large Language Modelsに基づいたレコメンデーションのユーザーシミュレータである。 各エージェントは、ページ単位でパーソナライズされた推奨モデルと対話する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.42840923200071
• License:
• Abstract: Recommender systems are the cornerstone of today's information dissemination, yet a disconnect between offline metrics and online performance greatly hinders their development. Addressing this challenge, we envision a recommendation simulator, capitalizing on recent breakthroughs in human-level intelligence exhibited by Large Language Models (LLMs). We propose Agent4Rec, a user simulator in recommendation, leveraging LLM-empowered generative agents equipped with user profile, memory, and actions modules specifically tailored for the recommender system. In particular, these agents' profile modules are initialized using real-world datasets (e.g. MovieLens, Steam, Amazon-Book), capturing users' unique tastes and social traits; memory modules log both factual and emotional memories and are integrated with an emotion-driven reflection mechanism; action modules support a wide variety of behaviors, spanning both taste-driven and emotion-driven actions. Each agent interacts with personalized recommender models in a page-by-page manner, relying on a pre-implemented collaborative filtering-based recommendation algorithm. We delve into both the capabilities and limitations of Agent4Rec, aiming to explore an essential research question: ``To what extent can LLM-empowered generative agents faithfully simulate the behavior of real, autonomous humans in recommender systems?'' Extensive and multi-faceted evaluations of Agent4Rec highlight both the alignment and deviation between agents and user-personalized preferences. Beyond mere performance comparison, we explore insightful experiments, such as emulating the filter bubble effect and discovering the underlying causal relationships in recommendation tasks. Our codes are available at https://github.com/LehengTHU/Agent4Rec.
• Abstract（参考訳）: 今日の情報発信の基盤はレコメンダシステムだが、オフラインメトリクスとオンラインパフォーマンスの切り離しは、彼らの開発を著しく妨げている。 この課題に対処するために,我々は,Large Language Models (LLMs) による人間レベルのインテリジェンスにおける最近のブレークスルーに乗じて,レコメンデーションシミュレータを構想する。 本稿では,レコメンデータシステムに特化されたユーザプロファイル,メモリ,アクションモジュールを備えたLCMを用いた生成エージェントを活用したユーザシミュレータであるAgent4Recを提案する。 特に、これらのエージェントのプロファイルモジュールは、実世界のデータセット(例えばMovieLens、Steam、Amazon-Book)を使用して初期化され、ユーザのユニークな味覚と社会的特性をキャプチャし、メモリモジュールは、事実と感情の両方の記憶をログし、感情駆動リフレクションメカニズムに統合される。 各エージェントはページ単位でパーソナライズされたレコメンデーションモデルと対話し、事前に実装されたコラボレーティブフィルタリングベースのレコメンデーションアルゴリズムに依存する。 エージェント4Recの大規模かつ多面的な評価は、エージェント間の整合性と偏りとユーザ個人の好みの両方を強調している。 単なる性能比較の他に,フィルタバブル効果のエミュレートや,推奨タスクにおける因果関係の解明など,洞察に富んだ実験についても検討する。 私たちのコードはhttps://github.com/LehengTHU/Agent4Rec.comで公開されています。

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