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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00822v2
• Date: Sun, 16 Jun 2024 00:40:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 05:36:50.891167
• Title: InteraRec: Screenshot Based 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スクリーンショットベースの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。 InteraRec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。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6926105253992517
• 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 from them necessitate 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. InteraRec 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 textual summary based on predefined keywords. Subsequently, an LLM-integrated optimization setup utilizes this summary to generate tailored recommendations. Through our experiments, we demonstrate the effectiveness of InteraRec in providing users with valuable and personalized offerings. Furthermore, we explore the integration of session-based recommendation systems into the InteraRec framework, aiming to enhance its overall performance. Finally, we curate a new dataset comprising of screenshots from product web pages on the Amazon website for the validation of the InteraRec framework. Detailed experiments demonstrate the efficacy of the InteraRec framework in delivering valuable and personalized recommendations tailored to individual user preferences.
• Abstract（参考訳）: Weblogsは、どのWebサイトでもユーザアクティビティを詳細に記述した記録で構成されており、ユーザの好み、行動、関心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ログで利用可能な情報が豊富にあるにもかかわらず、関連する情報や重要な特徴を特定し、抽出するには広範なエンジニアリング努力が必要である。 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のためのWebログのみに依存する従来のアプローチから逸脱する。 InteraRec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。 MLLM(State-of-the-the-the-art multimodal large language model)を利用して、事前に定義されたキーワードに基づいてテキスト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、LLM統合最適化設定では、この要約を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の有効性を実証した。 さらに、セッションベースのレコメンデーションシステムをInteraRecフレームワークに統合し、全体的なパフォーマンス向上を目指す。 最後に、InteraRecフレームワークの検証のために、Amazon Webサイトにある製品Webページからのスクリーンショットからなる新しいデータセットをキュレートする。 詳細な実験は、個人の好みに合わせて価値あるパーソナライズされたレコメンデーションを提供するためのInteraRecフレームワークの有効性を実証している。

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