論文の概要: Representation Learning with Large Language Models for Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15950v3
- Date: Thu, 25 Jan 2024 22:06:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-29 17:49:22.926959
- Title: Representation Learning with Large Language Models for Recommendation
- Title（参考訳）: 推薦のための大規模言語モデルによる表現学習
- Authors: Xubin Ren, Wei Wei, Lianghao Xia, Lixin Su, Suqi Cheng, Junfeng Wang,
Dawei Yin, Chao Huang
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を用いた表現学習によるレコメンデータの強化を目的とした,モデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。
RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMが権限を持つユーザ/イテムプロファイリングパラダイムを開発し、LLMの意味空間と協調的関係信号の表現空間を整合させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.46344639742642
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems have seen significant advancements with the influence of
deep learning and graph neural networks, particularly in capturing complex
user-item relationships. However, these graph-based recommenders heavily depend
on ID-based data, potentially disregarding valuable textual information
associated with users and items, resulting in less informative learned
representations. Moreover, the utilization of implicit feedback data introduces
potential noise and bias, posing challenges for the effectiveness of user
preference learning. While the integration of large language models (LLMs) into
traditional ID-based recommenders has gained attention, challenges such as
scalability issues, limitations in text-only reliance, and prompt input
constraints need to be addressed for effective implementation in practical
recommender systems. To address these challenges, we propose a model-agnostic
framework RLMRec that aims to enhance existing recommenders with LLM-empowered
representation learning. It proposes a recommendation paradigm that integrates
representation learning with LLMs to capture intricate semantic aspects of user
behaviors and preferences. RLMRec incorporates auxiliary textual signals,
develops a user/item profiling paradigm empowered by LLMs, and aligns the
semantic space of LLMs with the representation space of collaborative
relational signals through a cross-view alignment framework. This work further
establish a theoretical foundation demonstrating that incorporating textual
signals through mutual information maximization enhances the quality of
representations. In our evaluation, we integrate RLMRec with state-of-the-art
recommender models, while also analyzing its efficiency and robustness to noise
data. Our implementation codes are available at
https://github.com/HKUDS/RLMRec.
- Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、ディープラーニングとグラフニューラルネットワークの影響、特に複雑なユーザとテーマの関係を捉えることで大きな進歩を遂げている。
しかし、これらのグラフベースのレコメンデータは、IDベースのデータに大きく依存しており、ユーザやアイテムに関連する貴重なテキスト情報を無視する可能性がある。
さらに、暗黙的なフィードバックデータの利用は潜在的なノイズとバイアスを導入し、ユーザの嗜好学習の有効性に挑戦する。
大規模言語モデル(LLM)を従来のIDベースのレコメンダに統合することは注目されているが、スケーラビリティの問題、テキストのみ依存の制限、実用的なレコメンダシステムにおける効果的な実装のためには入力制約に対処する必要がある。
これらの課題に対処するため,LLMを用いた表現学習により既存のレコメンデータを強化することを目的としたモデルに依存しないフレームワーク RLMRec を提案する。
ユーザ行動や嗜好の複雑な意味的側面を捉えるために,表現学習とLLMを統合したレコメンデーションパラダイムを提案する。
RLMRecには補助的なテキスト信号が組み込まれており、LLMによって強化されたユーザ/イテムプロファイリングのパラダイムが開発されており、LLMのセマンティック空間と協調的な関係信号の表現空間を、クロスビューアライメントフレームワークを通じて整列する。
この研究はさらに、相互情報最大化によるテキスト信号の統合が表現の質を高めることを実証する理論的基礎を確立する。
本評価では,rlmrecを最先端のレコメンダモデルに統合するとともに,ノイズデータに対する効率性とロバスト性を分析する。
実装コードはhttps://github.com/hkuds/rlmrecで利用可能です。
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