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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09617v2
• Date: Thu, 17 Jul 2025 07:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 20:10:24.141224
• 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: グラフ構造化LLMレコメンデーションのプロンプトおよびアテンション機構からグラフエッジ情報を組み込むフレームワークを開発した。 実世界のデータセットの評価は,グラフデータの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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.822169338351827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph recommendation methods, representing a connected interaction perspective, reformulate user-item interactions as graphs to leverage graph structure and topology to recommend and have proved practical effectiveness at scale. Large language models, representing a textual generative perspective, excel at modeling user languages, understanding behavioral contexts, capturing user-item semantic relationships, analyzing textual sentiments, and generating coherent and contextually relevant texts as recommendations. However, there is a gap between the connected graph perspective and the text generation perspective as the task formulations are different. A research question arises: how can we effectively integrate the two perspectives for more personalized recsys? To fill this gap, we propose to incorporate graph-edge information into LLMs via prompt and attention innovations. We reformulate recommendations as a probabilistic generative problem using prompts. We develop a framework to incorporate graph edge information from the prompt and attention mechanisms for graph-structured LLM recommendations. We develop a new prompt design that brings in both first-order and second-order graph relationships; we devise an improved LLM attention mechanism to embed direct the spatial and connectivity information of edges. Our evaluation of real-world datasets demonstrates the framework's ability to understand connectivity information in graph data and to improve the relevance and quality of recommendation results.
• Abstract（参考訳）: グラフレコメンデーション手法は,グラフ構造とトポロジを活用してグラフとしてユーザとイテムの相互作用を再構築し,大規模に実効性を示した。 テキスト生成の観点から表現された大きな言語モデルは、ユーザ言語をモデリングし、振る舞いのコンテキストを理解し、ユーザとイテムのセマンティックな関係を捉え、テキストの感情を分析し、コヒーレントでコンテキストに関連のあるテキストをレコメンデーションとして生成する。 しかし、タスクの定式化が異なるため、連結グラフパースペクティブとテキスト生成パースペクティブとの間にはギャップがある。 よりパーソナライズされたレシーに対して、2つの視点を効果的に統合するにはどうすればいいのか? このギャップを埋めるために,我々は,プロンプトとアテンションの革新を通じて,グラフエッジ情報をLCMに組み込むことを提案する。 我々はプロンプトを用いた確率的生成問題としてレコメンデーションを再構成する。 グラフ構造化LLMレコメンデーションのプロンプトおよびアテンション機構からグラフエッジ情報を組み込むフレームワークを開発した。 我々は一階グラフ関係と二階グラフ関係を両立させる新しいプロンプト設計を開発し、エッジの空間情報と接続情報を直接埋め込むための改良されたLCMアテンション機構を考案した。 実世界のデータセットの評価は,グラフデータの接続情報を理解し,推薦結果の妥当性と品質を向上させるためのフレームワークの能力を示している。

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