論文の概要: CoLLM: Integrating Collaborative Embeddings into Large Language Models for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19488v2
• Date: Thu, 24 Oct 2024 08:53:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 12:02:03.461468
• Title: CoLLM: Integrating Collaborative Embeddings into Large Language Models for Recommendation
• Title（参考訳）: CoLLM: 推奨のための大規模言語モデルに協調的な埋め込みを統合する
• Authors: Yang Zhang, Fuli Feng, Jizhi Zhang, Keqin Bao, Qifan Wang, Xiangnan He,
• Abstract要約: 我々は,協調情報をLLMにシームレスに組み込んでレコメンデーションを行う,革新的なLLMRec手法であるCoLLMを紹介する。 CoLLMは、外部の伝統的なモデルを通して協調情報をキャプチャし、LLMの入力トークン埋め込み空間にマッピングする。 大規模な実験により、CoLLMはLLMに協調情報を包括的に統合し、レコメンデーション性能が向上することが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.2700801392527
• License:
• Abstract: Leveraging Large Language Models as Recommenders (LLMRec) has gained significant attention and introduced fresh perspectives in user preference modeling. Existing LLMRec approaches prioritize text semantics, usually neglecting the valuable collaborative information from user-item interactions in recommendations. While these text-emphasizing approaches excel in cold-start scenarios, they may yield sub-optimal performance in warm-start situations. In pursuit of superior recommendations for both cold and warm start scenarios, we introduce CoLLM, an innovative LLMRec methodology that seamlessly incorporates collaborative information into LLMs for recommendation. CoLLM captures collaborative information through an external traditional model and maps it to the input token embedding space of LLM, forming collaborative embeddings for LLM usage. Through this external integration of collaborative information, CoLLM ensures effective modeling of collaborative information without modifying the LLM itself, providing the flexibility to employ various collaborative information modeling techniques. Extensive experiments validate that CoLLM adeptly integrates collaborative information into LLMs, resulting in enhanced recommendation performance. We release the code and data at https://github.com/zyang1580/CoLLM.
• Abstract（参考訳）: LLMRec(Large Language Models as Recommenders)が注目され、ユーザー好みのモデリングに新たな視点が導入された。 既存のLLMRecアプローチはテキストセマンティクスを優先し、レコメンデーションにおけるユーザとイテムのインタラクションから価値のある協調情報を無視する。 これらのテキスト強調アプローチはコールドスタートのシナリオでは優れているが、ウォームスタートの状況では準最適性能が得られる可能性がある。 コールドスタートシナリオとウォームスタートシナリオの両方において優れたレコメンデーションを追求するために,コラボレーティブ情報をLLMにシームレスに組み込んでレコメンデーションを行う,革新的なLLMRec方法論であるCoLLMを紹介した。 CoLLMは、外部の伝統的なモデルを通して協調情報をキャプチャし、LLMの入力トークン埋め込み空間にマップし、LLMの使用のために協調的な埋め込みを形成する。 コラボレーティブな情報の外部統合を通じて、コラボレーティブな情報の効果的なモデリングをLLM自体を変更することなく保証し、様々なコラボレーティブな情報モデリング技術を活用する柔軟性を提供する。 大規模な実験により、CoLLMはLLMに協調情報を包括的に統合し、レコメンデーション性能が向上することが確認された。 コードとデータはhttps://github.com/zyang1580/CoLLM.comで公開しています。

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