論文の概要: Multi-view Intent Learning and Alignment with Large Language Models for Session-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13840v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 02:13:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 07:22:33.374087
• Title: Multi-view Intent Learning and Alignment with Large Language Models for Session-based Recommendation
• Title（参考訳）: セッションベースレコメンデーションのための大規模言語モデルを用いた多視点インテントラーニングとアライメント
• Authors: Shutong Qiao, Wei Zhou, Junhao Wen, Chen Gao, Qun Luo, Peixuan Chen, Yong Li,
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーション(SBR)メソッドは、しばしばユーザーの行動データに依存する。 複数の視点から意味的および行動的信号を統合したLLM強化SBRフレームワークを提案する。 第1段階では、複数のビュープロンプトを使用して、セッションセマンティックレベルで潜伏したユーザ意図を推測し、意図的位置決めモジュールによってサポートされ、幻覚を緩和する。 第2段階では、これらのセマンティック推論を行動表現と整合させ、大きなモデルと小さなモデルの両方からの洞察を効果的に融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.58882747016846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation (SBR) methods often rely on user behavior data, which can struggle with the sparsity of session data, limiting performance. Researchers have identified that beyond behavioral signals, rich semantic information in item descriptions is crucial for capturing hidden user intent. While large language models (LLMs) offer new ways to leverage this semantic data, the challenges of session anonymity, short-sequence nature, and high LLM training costs have hindered the development of a lightweight, efficient LLM framework for SBR. To address the above challenges, we propose an LLM-enhanced SBR framework that integrates semantic and behavioral signals from multiple views. This two-stage framework leverages the strengths of both LLMs and traditional SBR models while minimizing training costs. In the first stage, we use multi-view prompts to infer latent user intentions at the session semantic level, supported by an intent localization module to alleviate LLM hallucinations. In the second stage, we align and unify these semantic inferences with behavioral representations, effectively merging insights from both large and small models. Extensive experiments on two real datasets demonstrate that the LLM4SBR framework can effectively improve model performance. We release our codes along with the baselines at https://github.com/tsinghua-fib-lab/LLM4SBR.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーション(SBR)メソッドは、しばしばユーザーの行動データに依存する。 研究者は、行動信号以外にも、アイテム記述におけるリッチなセマンティック情報が、隠されたユーザの意図をキャプチャするために重要であると認識している。 大規模言語モデル(LLM)は、このセマンティックデータを活用するための新しい方法を提供しているが、セッション匿名性、短系列性、高いLLMトレーニングコストの課題は、軽量で効率的なSBRのLLMフレームワークの開発を妨げている。 上記の課題に対処するため,複数の視点からの意味的信号と行動的信号を統合するLLM強化SBRフレームワークを提案する。 この2段階のフレームワークは、トレーニングコストを最小化しながら、LLMと従来のSBRモデルの長所を活用している。 第1段階では、マルチビュープロンプトを使用して、セッションセマンティックレベルで潜伏したユーザ意図を推測し、インテントのローカライゼーションモジュールによってLLM幻覚を緩和する。 第2段階では、これらのセマンティック推論を行動表現と整合させ、大きなモデルと小さなモデルの両方からの洞察を効果的に融合させる。 2つの実際のデータセットに関する大規模な実験により、LLM4SBRフレームワークがモデル性能を効果的に改善できることが示されている。 コードとベースラインはhttps://github.com/tsinghua-fib-lab/LLM4SBRで公開しています。

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