論文の概要: LLM-Enhanced User-Item Interactions: Leveraging Edge Information for Optimized Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09617v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 23:12:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 17:27:20.392069
• Title: LLM-Enhanced User-Item Interactions: Leveraging Edge Information for Optimized Recommendations
• Title（参考訳）: LLM強化ユーザアイテムインタラクション:最適化レコメンデーションのためのエッジ情報を活用する
• Authors: Xinyuan Wang, Liang Wu, Liangjie Hong, Hao Liu, Yanjie Fu
• Abstract要約: 近年の人気のある研究分野であるグラフニューラルネットワークは、関係マイニングについて多くの研究を行っている。 グラフニューラルネットワークにおける現在の最先端の研究は、大きな言語モデルと効果的に統合されていない。 本稿では,LLMの強い文脈表現能力とGNNの関係抽出と解析機能を組み合わせた,革新的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.77605585519833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extraordinary performance of large language models has not only reshaped the research landscape in the field of NLP but has also demonstrated its exceptional applicative potential in various domains. However, the potential of these models in mining relationships from graph data remains under-explored. Graph neural networks, as a popular research area in recent years, have numerous studies on relationship mining. Yet, current cutting-edge research in graph neural networks has not been effectively integrated with large language models, leading to limited efficiency and capability in graph relationship mining tasks. A primary challenge is the inability of LLMs to deeply exploit the edge information in graphs, which is critical for understanding complex node relationships. This gap limits the potential of LLMs to extract meaningful insights from graph structures, limiting their applicability in more complex graph-based analysis. We focus on how to utilize existing LLMs for mining and understanding relationships in graph data, applying these techniques to recommendation tasks. We propose an innovative framework that combines the strong contextual representation capabilities of LLMs with the relationship extraction and analysis functions of GNNs for mining relationships in graph data. Specifically, we design a new prompt construction framework that integrates relational information of graph data into natural language expressions, aiding LLMs in more intuitively grasping the connectivity information within graph data. Additionally, we introduce graph relationship understanding and analysis functions into LLMs to enhance their focus on connectivity information in graph data. Our evaluation on real-world datasets demonstrates the framework's ability to understand connectivity information in graph data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの異常な性能は、NLPの分野での研究環境を再構築するだけでなく、様々な領域でその例外的な応用可能性を示している。 しかしながら、グラフデータから関係をマイニングする上でのこれらのモデルのポテンシャルは未検討のままである。 近年の人気のある研究分野であるグラフニューラルネットワークは、関係採掘について多くの研究を行っている。 しかし、グラフニューラルネットワークにおける最先端の研究は、大規模言語モデルと効果的に統合されていないため、グラフ関係マイニングタスクの効率と能力は限られている。 主な課題は、グラフのエッジ情報を深く活用できないことであり、これは複雑なノード関係を理解する上で重要である。 このギャップは LLM がグラフ構造から有意義な洞察を引き出す可能性を制限するものであり、より複雑なグラフ解析における適用性を制限する。 我々は,既存のLLMをグラフデータのマイニングや理解に活用する方法に注目し,これらの手法を推薦タスクに適用する。 我々は,LLMの強い文脈表現能力とGNNの関係抽出と解析機能を組み合わせた,グラフデータのマイニングのための革新的なフレームワークを提案する。 具体的には,グラフデータのリレーショナル情報を自然言語表現に統合し,グラフデータ内の接続情報をより直感的に把握する新しいプロンプト構築フレームワークを設計する。 さらに,グラフデータにおける接続情報への注目度を高めるため,llmにグラフ関係理解・分析機能を導入する。 実世界のデータセットに対する評価は、グラフデータにおける接続情報を理解するフレームワークの能力を示している。

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