論文の概要: Large Language Models for Intent-Driven Session Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07552v1
- Date: Thu, 7 Dec 2023 02:25:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 14:35:52.549879
- Title: Large Language Models for Intent-Driven Session Recommendations
- Title（参考訳）: インテント駆動セッションレコメンデーションのための大規模言語モデル
- Authors: Zhu Sun, Hongyang Liu, Xinghua Qu, Kaidong Feng, Yan Wang, Yew-Soon
Ong
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の高度な推論機能を活用した新しいISR手法を提案する。
本稿では,プロンプトを反復的に自己表現し,調整するイノベーティブなプロンプト最適化機構を提案する。
この新たなパラダイムは、LLMに対して、さまざまなユーザ意図をセマンティックレベルで識別する権限を与え、より正確で解釈可能なセッションレコメンデーションをもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.64421003286209
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Intent-aware session recommendation (ISR) is pivotal in discerning user
intents within sessions for precise predictions. Traditional approaches,
however, face limitations due to their presumption of a uniform number of
intents across all sessions. This assumption overlooks the dynamic nature of
user sessions, where the number and type of intentions can significantly vary.
In addition, these methods typically operate in latent spaces, thus hinder the
model's transparency.Addressing these challenges, we introduce a novel ISR
approach, utilizing the advanced reasoning capabilities of large language
models (LLMs). First, this approach begins by generating an initial prompt that
guides LLMs to predict the next item in a session, based on the varied intents
manifested in user sessions. Then, to refine this process, we introduce an
innovative prompt optimization mechanism that iteratively self-reflects and
adjusts prompts. Furthermore, our prompt selection module, built upon the LLMs'
broad adaptability, swiftly selects the most optimized prompts across diverse
domains. This new paradigm empowers LLMs to discern diverse user intents at a
semantic level, leading to more accurate and interpretable session
recommendations. Our extensive experiments on three real-world datasets
demonstrate the effectiveness of our method, marking a significant advancement
in ISR systems.
- Abstract（参考訳）: インテントアウェアセッションレコメンデーション(isr)は、正確な予測のためにセッション内のユーザインテントを識別する上で重要である。
しかしながら、従来のアプローチでは、すべてのセッションで均一な数の意図が想定されているため、制限に直面しています。
この仮定はユーザセッションの動的性質を見落としており、インテントの数とタイプは著しく異なる可能性がある。
さらに,これらの手法は一般に潜在空間で動作するため,モデルの透明性を損なうため,大規模言語モデル(LLM)の高度な推論機能を活用した新しいISRアプローチを導入する。
まず、このアプローチは、ユーザセッションで現れるさまざまな意図に基づいて、セッション内の次の項目を予測するためにllmをガイドする最初のプロンプトを生成することから始まります。
そして、このプロセスを洗練するために、反復的に自己反射し、プロンプトを調整する革新的なプロンプト最適化機構を導入する。
さらに,LLMの広い適応性に基づいて構築されたプロンプト選択モジュールは,多様な領域にまたがる最も最適化されたプロンプトを迅速に選択する。
この新たなパラダイムは、LLMにさまざまなユーザ意図をセマンティックレベルで識別する権限を与え、より正確で解釈可能なセッションレコメンデーションをもたらす。
3つの実世界のデータセットに関する広範な実験により,本手法の有効性が証明された。
関連論文リスト
- Reason4Rec: Large Language Models for Recommendation with Deliberative User Preference Alignment [69.11529841118671]
本稿では,ユーザの嗜好に関する明確な推論を新たなアライメント目標として組み込んだ,新たなDeliberative Recommendationタスクを提案する。
次にReasoningを利用したRecommenderフレームワークを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-04T07:17:54Z) - Enhancing User Intent for Recommendation Systems via Large Language Models [0.0]
DUIPはLSTMネットワークとLLM(Large Language Models)を組み合わせた新しいフレームワークで、ユーザの意図を動的に把握し、パーソナライズされたアイテムレコメンデーションを生成する。
この結果から,DUIPは次世代レコメンデーションシステムにとって有望なアプローチであり,クロスモーダルレコメンデーションとスケーラビリティのさらなる向上の可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-18T20:35:03Z) - Few-shot Steerable Alignment: Adapting Rewards and LLM Policies with Neural Processes [50.544186914115045]
大きな言語モデル(LLM)は、日々のアプリケーションにますます組み込まれています。
個人ユーザの多様な嗜好との整合性を確保することは、重要な課題となっている。
数発のステアライメントのための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-18T16:14:59Z) - LIBER: Lifelong User Behavior Modeling Based on Large Language Models [42.045535303737694]
大規模言語モデルに基づく生涯ユーザ行動モデリング(LIBER)を提案する。
LIBERはHuaweiの音楽レコメンデーションサービスにデプロイされ、ユーザーの再生回数と再生時間の3.01%と7.69%を大幅に改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-22T03:43:41Z) - MetaAlign: Align Large Language Models with Diverse Preferences during Inference Time [50.41806216615488]
大規模言語モデル(LLM)は、広範なテキストコーパスから広範な知識と顕著な能力を取得する。
LLMをより使いやすくするためには、それらを人間の好みに合わせることが不可欠である。
提案手法は,LLMが推論時に指定される様々な明示的あるいは暗黙的な選好と動的に整合するのを支援することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T05:31:13Z) - Aligning LLMs with Individual Preferences via Interaction [51.72200436159636]
調整可能な大きな言語モデル(LLM)をトレーニングします。
木構造における3K以上の多ターン会話を含む多ターン嗜好データセットを開発した。
評価のために、慎重に選択された100のサンプルと、会話中にカスタマイズされたアライメント性能を測定するために適切に設計されたメトリクスからなるALOEベンチマークを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-04T17:48:29Z) - Adaptive Self-Supervised Learning Strategies for Dynamic On-Device LLM Personalization [3.1944843830667766]
大規模言語モデル(LLM)は私たちがテクノロジと対話する方法に革命をもたらしたが、個々のユーザの好みに対するパーソナライズは依然として大きな課題である。
本稿では,LSMを動的にパーソナライズするために自己指導型学習技術を利用する適応型自己監督学習戦略(ASLS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-25T14:35:06Z) - GANPrompt: Enhancing Robustness in LLM-Based Recommendations with GAN-Enhanced Diversity Prompts [15.920623515602038]
大規模言語モデル(LLM)は、素早い単語の影響を受けやすい。
本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく多次元LCMの多様性フレームワークであるGANPromptを提案する。
このフレームワークは,GAN生成技術とLLMの深い意味理解機能を統合することにより,多様なプロンプトに対するモデルの適応性と安定性を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T03:13:20Z) - One Token Can Help! Learning Scalable and Pluggable Virtual Tokens for Retrieval-Augmented Large Language Models [67.49462724595445]
Retrieval-augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)を改善するための有望な方法である。
本稿では,RAGのためのスケーラブルでプラガブルな仮想トークンを学習する新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T03:44:54Z) - Adaptive In-Context Learning with Large Language Models for Bundle Generation [31.667010709144773]
本稿では、異なるユーザセッションに基づいて、パーソナライズされたバンドル生成と、その基盤となる意図推論という2つの相互関連タスクについて検討する。
大規模言語モデル(LLM)の推論能力に着想を得て,適応型インコンテキスト学習パラダイムを提案する。
提案手法の有効性を実世界の3つのデータセットで実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T08:24:24Z) - Intent Contrastive Learning for Sequential Recommendation [86.54439927038968]
ユーザの意図を表現するために潜伏変数を導入し,クラスタリングにより潜伏変数の分布関数を学習する。
我々は,学習意図を対照的なSSLによってSRモデルに活用し,シーケンスのビューとそれに対応するインテントとの一致を最大化することを提案する。
4つの実世界のデータセットで実施された実験は、提案した学習パラダイムの優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-05T09:24:13Z)
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。