論文の概要: TRAWL: External Knowledge-Enhanced Recommendation with LLM Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06642v2
• Date: Fri, 24 May 2024 09:09:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 20:46:55.359621
• Title: TRAWL: External Knowledge-Enhanced Recommendation with LLM Assistance
• Title（参考訳）: TRAWL:LLM支援による外部知識強化勧告
• Authors: Weiqing Luo, Chonggang Song, Lingling Yi, Gong Cheng,
• Abstract要約: 有望なアプローチは、振る舞いに基づく推薦システムを豊富な意味情報で強化するために、外部知識を活用することである。 このアプローチは、生の外部知識の認知と意味表現の適応という2つの主要な課題に直面している。 LLM支援を用いた外部知識強化レコメンデーション手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.017820815622828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Combining semantic information with behavioral data is a crucial research area in recommender systems. A promising approach involves leveraging external knowledge to enrich behavioral-based recommender systems with abundant semantic information. However, this approach faces two primary challenges: denoising raw external knowledge and adapting semantic representations. To address these challenges, we propose an External Knowledge-Enhanced Recommendation method with LLM Assistance (TRAWL). This method utilizes large language models (LLMs) to extract relevant recommendation knowledge from raw external data and employs a contrastive learning strategy for adapter training. Experiments on public datasets and real-world online recommender systems validate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: セマンティック情報と行動データを組み合わせることは、レコメンデーションシステムにおいて重要な研究領域である。 有望なアプローチは、振る舞いに基づく推薦システムを豊富な意味情報で強化するために、外部知識を活用することである。 しかし、このアプローチは、生の外部知識の認知と意味表現の適応の2つの主要な課題に直面している。 これらの課題に対処するために, LLM Assistance (TRAWL) を用いた外部知識強化勧告手法を提案する。 本手法は,大規模言語モデル(LLM)を用いて生の外部データから関係する推薦知識を抽出し,アダプタトレーニングに対照的な学習戦略を用いる。 パブリックデータセットと実世界のオンラインレコメンデーションシステムによる実験は、我々のアプローチの有効性を検証する。

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