論文の概要: Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An Extensive Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18590v3
• Date: Tue, 19 Mar 2024 07:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:01:00.197474
• Title: Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An Extensive Review
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルがレコメンダーシステムに与える影響を探求する
• Authors: Arpita Vats, Vinija Jain, Rahul Raja, Aman Chadha,
• Abstract要約: 本稿では,リフォームレコメンダシステムにおける大規模言語モデルの重要性について述べる。 LLMは、言葉の複雑な解釈において、その適応性を示す、アイテムを推薦するのに非常に熟練している。 トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬ推奨など、課題は続いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.780460221321639
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paper underscores the significance of Large Language Models (LLMs) in reshaping recommender systems, attributing their value to unique reasoning abilities absent in traditional recommenders. Unlike conventional systems lacking direct user interaction data, LLMs exhibit exceptional proficiency in recommending items, showcasing their adeptness in comprehending intricacies of language. This marks a fundamental paradigm shift in the realm of recommendations. Amidst the dynamic research landscape, researchers actively harness the language comprehension and generation capabilities of LLMs to redefine the foundations of recommendation tasks. The investigation thoroughly explores the inherent strengths of LLMs within recommendation frameworks, encompassing nuanced contextual comprehension, seamless transitions across diverse domains, adoption of unified approaches, holistic learning strategies leveraging shared data reservoirs, transparent decision-making, and iterative improvements. Despite their transformative potential, challenges persist, including sensitivity to input prompts, occasional misinterpretations, and unforeseen recommendations, necessitating continuous refinement and evolution in LLM-driven recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レコメンデーションシステムにおけるLarge Language Models (LLMs) の重要性を明らかにする。 直接のユーザインタラクションデータを持たない従来のシステムとは異なり、LLMはアイテムを推薦する能力に優れた能力を示し、言語の複雑さを解釈する能力を示す。 これはレコメンデーションの領域における根本的なパラダイムシフトである。 動的研究の展望の中で、研究者はリコメンデーションタスクの基礎を再定義するために、LLMの言語理解と生成能力を積極的に活用している。 この調査は、レコメンデーションフレームワークにおけるLLMの本質的な強み、曖昧なコンテキスト理解、さまざまなドメイン間のシームレスな移行、統一されたアプローチの採用、共有データ貯水池を活用した総合的な学習戦略、透明性のある意思決定、反復的な改善などについて、徹底的に調査している。 トランスフォーメーションの可能性にもかかわらず、入力プロンプトに対する感受性、時には誤解釈、予期せぬレコメンデーション、LLM駆動のレコメンデーションシステムにおける継続的な洗練と進化の必要性といった課題が続いている。

関連論文リスト

• EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic Integration [60.47645731801866]
  大規模言語モデル(LLM)は、高度なレコメンデータシステムの基本バックボーンとしてますます活用されている。 LLMは事前訓練された言語意味論であるが、llm-Backboneを通してゼロから協調意味論を学ぶ。 内因性行動情報と内因性行動情報とを非侵襲的に統合するデコーダのみの生成推薦フレームワークであるEAGER-LLMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-20T17:01:57Z)
• RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
  近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。 検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。 本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:45:19Z)
• Towards Next-Generation LLM-based Recommender Systems: A Survey and Beyond [41.08716571288641]
  本論では,本質的なレコメンデーションに端を発する新しい分類法を紹介する。 本稿では,レコメンデーションシステムの発達過程をより正確に反映した3層構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T08:22:04Z)
• All Roads Lead to Rome: Unveiling the Trajectory of Recommender Systems Across the LLM Era [63.649070507815715]
  我々は、リコメンデータシステムをより広い視野に統合し、将来の研究のためのより包括的なソリューションの道を開くことを目指しています。 我々は、リストワイズレコメンデーションと会話レコメンデーションを通じて、現代のレコメンデーションシステムの2つの進化経路を特定する。 本稿では,ユーザの獲得コストを削減しつつ,推薦情報の有効性を高めることを指摘する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T05:02:21Z)
• Emerging Synergies Between Large Language Models and Machine Learning in Ecommerce Recommendations [19.405233437533713]
  大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成の基本的なタスクにおいて優れた機能を持つ。 機能エンコーダとしてLLMを用いたユーザとアイテムの表現を学習するための代表的なアプローチを提案する。 次に、協調フィルタリング強化レコメンデーションシステムのためのLLM技術の最新技術について概説した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T08:31:00Z)
• Tapping the Potential of Large Language Models as Recommender Systems: A Comprehensive Framework and Empirical Analysis [91.5632751731927]
  ChatGPTのような大規模言語モデルは、一般的なタスクを解く際、顕著な能力を示した。 本稿では,レコメンデーションタスクにおけるLLMの活用のための汎用フレームワークを提案し,レコメンデーションタスクとしてのLLMの機能に着目した。 提案手法は,提案手法が推薦結果に与える影響を解析し,提案手法とモデルアーキテクチャ,パラメータスケール,コンテキスト長について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T08:28:56Z)
• Empowering Few-Shot Recommender Systems with Large Language Models -- Enhanced Representations [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、明示的なフィードバックベースのレコメンデータシステムで遭遇する少数のシナリオに対処するための、新たな洞察を提供する。 我々の研究は、LLMがレコメンデーターシステムに関わっていることの多面的側面を深く掘り下げるために、研究者に刺激を与えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T03:50:09Z)
• Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [62.0129013439038]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。 我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T06:03:40Z)
• A Survey on Large Language Models for Recommendation [77.91673633328148]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野で強力なツールとして登場した。 本調査では,これらのモデルを2つの主要なパラダイム(DLLM4Rec)とジェネレーティブLSM4Rec(GLLM4Rec)に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T13:51:26Z)

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。