論文の概要: Recommendations by Concise User Profiles from Review Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01314v3
• Date: Thu, 27 Feb 2025 16:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:52:12.224459
• Title: Recommendations by Concise User Profiles from Review Text
• Title（参考訳）: レビューテキストからのユーザプロファイルの簡潔化によるレコメンデーション
• Authors: Ghazaleh Haratinezhad Torbati, Anna Tigunova, Andrew Yates, Gerhard Weikum,
• Abstract要約: この研究は、非常に疎いインタラクションを持つユーザの難解かつ過小評価されたケースに対処する。 LLMを通して全てのレビューの全文をフィードすることは、信号とノイズの比が弱く、処理されたトークンのコストが高くなる。 このフレームワークは、まず簡潔なユーザプロファイルを計算し、これらのみをトランスフォーマーベースのレコメンデータのトレーニングに投入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.408292545170944
• License:
• Abstract: Recommender systems perform well for popular items and users with ample interactions (likes, ratings etc.). This work addresses the difficult and underexplored case of users who have very sparse interactions but post informative review texts. This setting naturally calls for encoding user-specific text with large language models (LLM). However, feeding the full text of all reviews through an LLM has a weak signal-to-noise ratio and incurs high costs of processed tokens. This paper addresses these two issues. It presents a light-weight framework, called CUP, which first computes concise user profiles and feeds only these into the training of transformer-based recommenders. For user profiles, we devise various techniques to select the most informative cues from noisy reviews. Experiments, with book reviews data, show that fine-tuning a small language model with judiciously constructed profiles achieves the best performance, even in comparison to LLM-generated rankings.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、人気のあるアイテムや、十分なインタラクション(いいね!、評価など)を持つユーザに対して、うまく機能する。 この研究は、非常に疎いインタラクションを持つユーザの難解かつ過小評価されたケースに対処する。 この設定は、大きな言語モデル(LLM)でユーザ固有のテキストをエンコードすることを自然に要求する。 しかし、LLMを通して全てのレビューの全文をフィードすることは、信号対雑音比が弱く、処理されたトークンのコストが高くなる。 この2つの問題に対処する。 このフレームワークは、まず簡潔なユーザプロファイルを計算し、これらのみをトランスフォーマーベースのレコメンデータのトレーニングに投入する。 ユーザプロファイルでは,ノイズの多いレビューから最も情報に富む手がかりを選択するために,様々な手法を考案する。 書籍レビューデータを用いた実験では, LLM生成したランキングと比較して, 偏見的に構築されたプロファイルを持つ小さな言語モデルを微調整することで, 最高の性能が得られることが示された。

関連論文リスト

• Improved Diversity-Promoting Collaborative Metric Learning for Recommendation [127.08043409083687]
  CML(Collaborative Metric Learning)は、リコメンデーションシステムにおいて人気のある手法として最近登場した。 本稿では,ユーザが複数のカテゴリの関心を持つ,困難なシナリオに焦点をあてる。 textitDiversity-Promoting Collaborative Metric Learning (DPCML) と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T07:44:48Z)
• UserSumBench: A Benchmark Framework for Evaluating User Summarization Approaches [25.133460380551327]
  大規模言語モデル(LLM)は、大量のユーザアクティビティデータからユーザ要約を生成する際、顕著な能力を示している。 これらの要約は、好みや興味などの重要なユーザー情報を取り込み、パーソナライズ・アプリケーションには有用である。 しかし, 新たな要約手法の開発は, ゼロ・トラストラベルの欠如, ユーザ・サマリー固有の主観性, 人的評価などによって妨げられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-30T01:56:57Z)
• Prompt Tuning as User Inherent Profile Inference Machine [53.78398656789463]
  本稿では,ユーザプロファイルの推測にプロンプトチューニングを用いるUserIP-Tuningを提案する。 プロファイル量子化コードブックは、プロファイル埋め込みによるモダリティギャップを協調IDにブリッジする。 4つの公開データセットの実験では、UserIP-Tuningは最先端のレコメンデーションアルゴリズムを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T02:25:46Z)
• ELCoRec: Enhance Language Understanding with Co-Propagation of Numerical and Categorical Features for Recommendation [38.64175351885443]
  大規模言語モデルは自然言語処理(NLP)領域で栄えている。 レコメンデーション指向の微調整モデルによって示された知性にもかかわらず、LLMはユーザーの行動パターンを完全に理解するのに苦労している。 既存の作業は、その重要な情報を導入することなく、与えられたテキストデータに対してのみLLMを微調整するだけである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T01:37:57Z)
• Show, Don't Tell: Aligning Language Models with Demonstrated Feedback [54.10302745921713]
  Demonstration ITerated Task Optimization (DITTO)は、言語モデルの出力とユーザの実証された振る舞いを直接調整する。 我々は,DITTOがニュース記事やメール,ブログ記事などのドメイン間できめ細かいスタイルやタスクアライメントを学習する能力を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T23:13:56Z)
• Prompt Optimization with Human Feedback [69.95991134172282]
  人間のフィードバックによる迅速な最適化問題(POHF)について検討する。 我々は自動POHF(Automatic POHF)というアルゴリズムを導入する。 その結果、APOHFは、少数の好みフィードバックインスタンスを用いて、効率的に適切なプロンプトを見つけることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T16:49:29Z)
• Aligning LLM Agents by Learning Latent Preference from User Edits [23.235995078727658]
  本研究では,エージェントの出力に対するユーザ編集に基づいて,言語エージェントの対話的学習について検討する。 本稿では,履歴編集データに基づいてユーザの潜伏傾向を推定する学習フレームワーク PreLUDE を提案する。 本稿では,要約とメール作成という2つの対話型環境を導入し,GPT-4シミュレーションユーザを用いて評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:57:47Z)
• Language-Based User Profiles for Recommendation [24.685132962653793]
  Language-based Factorization Model (LFM) はエンコーダ/デコーダモデルであり、エンコーダとデコーダの両方が大きな言語モデル(LLM)である。 エンコーダLLMは、ユーザの評価履歴から、ユーザの関心事のコンパクトな自然言語プロファイルを生成する。 我々は,MovieLens データセットに対する LFM のアプローチを,ユーザの評価履歴から直接予測する行列係数化と LLM モデルと比較し,評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T21:58:50Z)
• LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for Ranking [10.671747198171136]
  ランキングベースレコメンデーション(LlamaRec)のための大規模言語モデルを用いた2段階フレームワークを提案する。 特に,ユーザインタラクション履歴に基づいて候補を検索するために,小規模なシーケンシャルレコメンデータを用いる。 LlamaRecは、推奨パフォーマンスと効率の両方において、データセットの優れたパフォーマンスを一貫して達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T06:23:48Z)
• UltraFeedback: Boosting Language Models with Scaled AI Feedback [99.4633351133207]
  大規模で高品質で多様なAIフィードバックデータセットである textscUltraFeedback を提示する。 我々の研究は、強力なオープンソースのチャット言語モデルを構築する上で、スケールしたAIフィードバックデータの有効性を検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:40:01Z)
• LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models [62.481065357472964]
  大きな言語モデル(LLM)は、常識的な知識と推論を活用する能力を示した。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コモンセンスの知識と推論を活用できることを顕著に示している。 本研究では,パーソナライズされたテキストベースのレコメンデーションを改善するために,テキストエンリッチメントの4つの異なる促進戦略を取り入れた新しいアプローチ LLM-Rec を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T18:47:38Z)

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。