論文の概要: InteraRec: Interactive Recommendations Using Multimodal Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00822v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 17:47:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-10 23:49:32.587324
• Title: InteraRec: Interactive Recommendations Using Multimodal Large Language Models
• Title（参考訳）: InteraRec: マルチモーダル大言語モデルを用いた対話型レコメンデーション
• Authors: Saketh Reddy Karra, Theja Tulabandhula
• Abstract要約: InteraRecと呼ばれる洗練されたインタラクティブなレコメンデーションフレームワークを紹介します。 このフレームワークは、ユーザがWebサイトをナビゲートするときに、Webページの高周波スクリーンショットをキャプチャする。 これらのスクリーンショットから、ユーザの行動概要を生成することによって、ユーザの好みに関する貴重な洞察を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7784248206747153
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weblogs, comprised of records detailing user activities on any website, offer valuable insights into user preferences, behavior, and interests. Numerous recommendation algorithms, employing strategies such as collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid methods, leverage the data mined through these weblogs to provide personalized recommendations to users. Despite the abundance of information available in these weblogs, identifying and extracting pertinent information and key features necessitates extensive engineering endeavors. The intricate nature of the data also poses a challenge for interpretation, especially for non-experts. In this study, we introduce a sophisticated and interactive recommendation framework denoted as InteraRec, which diverges from conventional approaches that exclusively depend on weblogs for recommendation generation. This framework captures high-frequency screenshots of web pages as users navigate through a website. Leveraging state-of-the-art multimodal large language models (MLLMs), it extracts valuable insights into user preferences from these screenshots by generating a user behavioral summary based on predefined keywords. Subsequently, this summary is utilized as input to an LLM-integrated optimization setup to generate tailored recommendations. Through our experiments, we demonstrate the effectiveness of InteraRec in providing users with valuable and personalized offerings.
• Abstract（参考訳）: weblogsは、あらゆるwebサイト上のユーザーのアクティビティを詳述したレコードで構成されており、ユーザーの好み、行動、興味に関する貴重な洞察を提供する。 協調フィルタリング、コンテンツベースのフィルタリング、ハイブリッドメソッドといった戦略を駆使した多数のレコメンデーションアルゴリズムは、これらのWebログを通じて収集されたデータを活用して、ユーザにパーソナライズされたレコメンデーションを提供する。 これらのWebログに豊富な情報があるにもかかわらず、関連する情報と重要な特徴を特定し、抽出することは、広範なエンジニアリング努力を必要とする。 データの複雑な性質は、特に非専門家の解釈にも挑戦している。 本研究では,InteraRecと表記される高度でインタラクティブなレコメンデーションフレームワークを紹介し,レコメンデーション生成にウェブログのみに依存する従来のアプローチから逸脱する。 このフレームワークは、ユーザがWebサイトをナビゲートするときに、Webページの高周波スクリーンショットをキャプチャする。 最先端のマルチモーダル大言語モデル(mllms)を活用して,事前定義されたキーワードに基づいたユーザ行動要約を生成することにより,これらのスクリーンショットからユーザの好みに対する貴重な洞察を抽出する。 その後、この要約をLLM統合最適化設定の入力として利用して、カスタマイズされたレコメンデーションを生成する。 実験を通じて,ユーザに対して価値あるパーソナライズされたオファリングを提供する上で,interarecの有効性を実証する。

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