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。

関連論文リスト

• STAR: A Simple Training-free Approach for Recommendations using Large Language Models [36.18841135511487]
  大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、レコメンデーションシステム(RecSys)タスクに有望な新しいアプローチを提供する。 LLMを利用するフレームワークを提案し、微調整を必要とせずに様々なレコメンデーションタスクに適用できる。 本手法はHits@10のパフォーマンスが23.8%,Toys and Gamesが37.5%,Sports and Outdoorsが1.8%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T19:34:40Z)
• CoRA: Collaborative Information Perception by Large Language Model's Weights for Recommendation [13.867950651601483]
  LLM(Large Language Models)における協調情報の導入は,LLMを推奨に適応させる上で有望な手法である。 既存の手法では、テキストトークンと協調的な特徴を統一シーケンス入力に結合することでこれを実現する。 協調的なクエリジェネレータを備えた新しいパラダイムである textbfCollaborative textbfLoRA を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T08:36:59Z)
• DaRec: A Disentangled Alignment Framework for Large Language Model and Recommender System [83.34921966305804]
  大規模言語モデル (LLM) はレコメンデーションシステムにおいて顕著な性能を示した。 LLMと協調モデルのための新しいプラグ・アンド・プレイアライメントフレームワークを提案する。 我々の手法は既存の最先端アルゴリズムよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T15:56:23Z)
• Beyond Inter-Item Relations: Dynamic Adaption for Enhancing LLM-Based Sequential Recommendation [83.87767101732351]
  逐次リコメンデータシステム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクションシーケンスに基づいて,ユーザが好む次の項目を予測する。 様々なAIアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)の台頭に触発されて、LLMベースのSRSの研究が急増している。 我々は,大きめの粒度適応の上に構築された逐次レコメンデーションモデルであるDARecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:03:40Z)
• Text-like Encoding of Collaborative Information in Large Language Models for Recommendation [58.87865271693269]
  BinLLMはLarge Language Models for Recommendation (LLMRec)とシームレスに連携する新しい手法である。 BinLLMは、外部モデルからの協調的な埋め込みをバイナリシーケンスに変換する。 BinLLMは、ドット決定記法を用いてバイナリシーケンスを圧縮するオプションを提供し、過度に長い長さを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:45:25Z)
• A Practice-Friendly LLM-Enhanced Paradigm with Preference Parsing for Sequential Recommendation [15.153844486572932]
  本稿では、シーケンシャルレコメンデータシステム(SRS)のための優先構文解析(P2Rec)を用いた実践的LLM拡張パラダイムを提案する。 具体的には、情報再構成段階において、事前学習したSRSモデルの助けを借りて、協調的な情報注入のための新しいユーザレベルSFTタスクを設計する。 我々のゴールは、LLMが各ユーザのインタラクションシーケンスから対応する優先度分布を再構築することを学ばせることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T07:18:56Z)
• Knowledge Adaptation from Large Language Model to Recommendation for Practical Industrial Application [54.984348122105516]
  大規模テキストコーパスで事前訓練されたLarge Language Models (LLMs) は、推奨システムを強化するための有望な道を示す。 オープンワールドの知識と協調的な知識を相乗化するLlm-driven knowlEdge Adaptive RecommeNdation (LEARN) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T04:00:30Z)
• Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System [19.8986219047121]
  協調フィルタリング推薦システム (CF-RecSys) は, ソーシャルメディアやeコマースプラットフォーム上でのユーザエクスペリエンス向上に成功している。 近年の戦略は、事前訓練されたモダリティエンコーダと大規模言語モデルに基づくユーザ/イテムのモダリティ情報の活用に重点を置いている。 コールドシナリオだけでなく、ウォームシナリオにおいても優れたA-LLMRecと呼ばれる全周LCMベースのレコメンダシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T13:03:07Z)
• Recommender AI Agent: Integrating Large Language Models for Interactive Recommendations [53.76682562935373]
  我々は,LLMを脳として,レコメンダモデルをツールとして使用する,textbfInteRecAgentという効率的なフレームワークを紹介した。 InteRecAgentは会話レコメンデーションシステムとして満足度を達成し、汎用LLMよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T07:36:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。