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。

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