論文の概要: A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models (Gen-RecSys)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00579v1
- Date: Sun, 31 Mar 2024 06:57:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 02:50:30.139522
- Title: A Review of Modern Recommender Systems Using Generative Models (Gen-RecSys)
- Title(参考訳): 生成モデル(Gen-RecSys)を用いた現代レコメンダシステムの検討
- Authors: Yashar Deldjoo, Zhankui He, Julian McAuley, Anton Korikov, Scott Sanner, Arnau Ramisa, René Vidal, Maheswaran Sathiamoorthy, Atoosa Kasirzadeh, Silvia Milano,
- Abstract要約: 我々はジェネレーティブモデル(Gen-RecSys)を用いてレコメンデーションシステムにおける重要な進歩を結びつけることを目指している。
我々の総合的な視点は、Gen-RecSysの影響と害を評価するために必要なパラダイムを強調できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.30228361181045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional recommender systems (RS) have used user-item rating histories as their primary data source, with collaborative filtering being one of the principal methods. However, generative models have recently developed abilities to model and sample from complex data distributions, including not only user-item interaction histories but also text, images, and videos - unlocking this rich data for novel recommendation tasks. Through this comprehensive and multi-disciplinary survey, we aim to connect the key advancements in RS using Generative Models (Gen-RecSys), encompassing: a foundational overview of interaction-driven generative models; the application of large language models (LLM) for generative recommendation, retrieval, and conversational recommendation; and the integration of multimodal models for processing and generating image and video content in RS. Our holistic perspective allows us to highlight necessary paradigms for evaluating the impact and harm of Gen-RecSys and identify open challenges. A more up-to-date version of the papers is maintained at: https://github.com/yasdel/LLM-RecSys.
- Abstract(参考訳): 従来のレコメンデータシステム(RS)は、ユーザ-イム評価履歴を主要なデータソースとして使用しており、協調フィルタリングが主要な手法の1つである。
しかし、生成モデルは、ユーザとイテムのインタラクション履歴だけでなく、テキスト、画像、ビデオも含む、複雑なデータ分布をモデル化し、サンプルする機能を開発し、新しいレコメンデーションタスクのためにこのリッチなデータをアンロックした。
本稿では,ジェネレーティブ・モデル(Gen-RecSys)を用いて,対話駆動生成モデルの基礎的概要,ジェネレーティブ・レコメンデーション・検索・会話レコメンデーションのための大規模言語モデル(LLM)の適用,RSにおける画像・映像コンテンツの処理・生成のためのマルチモーダル・モデルの統合など,RSの重要な進歩を結び付けることを目的としている。
我々の総合的な視点は、Gen-RecSysの影響と害を評価し、オープンな課題を特定するために必要なパラダイムを強調します。
最新版は、https://github.com/yasdel/LLM-RecSys.comで維持されている。
関連論文リスト
- Recommendation with Generative Models [35.029116616023586]
生成モデルは、統計分布から学習し、サンプリングすることで、データの新しいインスタンスを作成することができるAIモデルである。
これらのモデルは、画像生成、テキスト合成、音楽合成など、様々な領域に応用されている。
レコメンデーションシステムでは、Gen-RecSysと呼ばれる生成モデルは、レコメンデーションの正確性と多様性を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-18T18:29:15Z) - Deep Generative Models in Robotics: A Survey on Learning from Multimodal Demonstrations [52.11801730860999]
近年、ロボット学習コミュニティは、大規模なデータセットの複雑さを捉えるために、深層生成モデルを使うことへの関心が高まっている。
本稿では,エネルギーベースモデル,拡散モデル,アクションバリューマップ,生成的敵ネットワークなど,コミュニティが探求してきたさまざまなモデルについて述べる。
また,情報生成から軌道生成,コスト学習に至るまで,深層生成モデルを用いた様々なアプリケーションについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T11:34:31Z) - GenRec: A Flexible Data Generator for Recommendations [1.384948712833979]
GenRecは、現実的でよく知られた特性を示す合成ユーザ・イテム相互作用を生成するための新しいフレームワークである。
このフレームワークは潜在因子モデリングに基づく生成プロセスに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T15:53:17Z) - Data-Juicer Sandbox: A Feedback-Driven Suite for Multimodal Data-Model Co-development [67.55944651679864]
統合データモデル共同開発に適した新しいサンドボックススイートを提案する。
このサンドボックスは、フィードバック駆動の実験プラットフォームを提供し、コスト効率とデータとモデルの両方のガイド付き洗練を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-16T14:40:07Z) - PersonaRAG: Enhancing Retrieval-Augmented Generation Systems with User-Centric Agents [0.9135658693137204]
本稿では,リアルタイムなユーザデータとインタラクションに基づく検索と生成にユーザ中心のエージェントを取り入れた新しいフレームワークであるPersonaRAGを紹介する。
その結果,ユーザ適応型情報検索システムにおける有望な方向性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T16:18:00Z) - EvalCrafter: Benchmarking and Evaluating Large Video Generation Models [70.19437817951673]
これらのモデルはしばしば、マルチアスペクト能力を持つ非常に大きなデータセットで訓練されているので、単純な指標から大きな条件生成モデルを判断することは困難である、と我々は主張する。
我々のアプローチは、テキスト・ツー・ビデオ生成のための700のプロンプトの多種多様な包括的リストを作成することである。
そこで我々は、視覚的品質、コンテンツ品質、動作品質、テキスト・ビデオアライメントの観点から、慎重に設計されたベンチマークに基づいて、最先端のビデオ生成モデルを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T17:50:46Z) - TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:11:21Z) - Self-augmented Data Selection for Few-shot Dialogue Generation [18.794770678708637]
我々は,MR-to-Text生成問題に対処するために,自己学習フレームワークを採用する。
我々は,我々の生成モデルが最も不確実なデータを選択するための新しいデータ選択戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T16:25:50Z) - A Survey on Neural Recommendation: From Collaborative Filtering to
Content and Context Enriched Recommendation [70.69134448863483]
レコメンデーションの研究は、ニューラルネットワークに基づく新しいレコメンダーモデルの発明にシフトした。
近年,神経リコメンデータモデルの開発が著しい進展を遂げている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T08:03:52Z)
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。