論文の概要: Where to Move Next: Zero-shot Generalization of LLMs for Next POI Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01855v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 11:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 16:49:07.434032
• Title: Where to Move Next: Zero-shot Generalization of LLMs for Next POI Recommendation
• Title（参考訳）: 次の動き方:次のPOI勧告のためのLCMのゼロショット一般化
• Authors: Shanshan Feng, Haoming Lyu, Caishun Chen, Yew-Soon Ong,
• Abstract要約: Next Point-of-interest (POI)レコメンデーションは、ユーザが周囲の環境を探索するための貴重な提案を提供する。 既存の研究は、大規模ユーザのチェックインデータからレコメンデーションモデルを構築することに依存している。 近年,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) は,様々なNLPタスクにおいて大きな進歩を遂げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.610190512686767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next Point-of-interest (POI) recommendation provides valuable suggestions for users to explore their surrounding environment. Existing studies rely on building recommendation models from large-scale users' check-in data, which is task-specific and needs extensive computational resources. Recently, the pretrained large language models (LLMs) have achieved significant advancements in various NLP tasks and have also been investigated for recommendation scenarios. However, the generalization abilities of LLMs still are unexplored to address the next POI recommendations, where users' geographical movement patterns should be extracted. Although there are studies that leverage LLMs for next-item recommendations, they fail to consider the geographical influence and sequential transitions. Hence, they cannot effectively solve the next POI recommendation task. To this end, we design novel prompting strategies and conduct empirical studies to assess the capability of LLMs, e.g., ChatGPT, for predicting a user's next check-in. Specifically, we consider several essential factors in human movement behaviors, including user geographical preference, spatial distance, and sequential transitions, and formulate the recommendation task as a ranking problem. Through extensive experiments on two widely used real-world datasets, we derive several key findings. Empirical evaluations demonstrate that LLMs have promising zero-shot recommendation abilities and can provide accurate and reasonable predictions. We also reveal that LLMs cannot accurately comprehend geographical context information and are sensitive to the order of presentation of candidate POIs, which shows the limitations of LLMs and necessitates further research on robust human mobility reasoning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: Next Point-of-interest (POI)レコメンデーションは、ユーザが周囲の環境を探索するための貴重な提案を提供する。 既存の研究は、大規模ユーザのチェックインデータから推薦モデルを構築することに依存している。 近年,様々なNLPタスクにおいて,事前訓練された大規模言語モデル (LLM) が大幅に進歩しており,推奨シナリオについても検討されている。 しかし、LLMの一般化能力は、ユーザの地理的移動パターンを抽出する次のPOIレコメンデーションに対処するためには、まだ探索されていない。 LLMを次の項目のレコメンデーションに活用する研究は存在するが、地理的影響と連続的な遷移を考慮できない。 したがって、彼らは次のPOIレコメンデーションタスクを効果的に解決することはできない。 この目的のために、我々は新規なプロンプト戦略を設計し、ユーザの次のチェックインを予測するためのLCM(例えばChatGPT)の能力を評価するための実証的研究を行う。 具体的には、ユーザの地理的嗜好、空間距離、連続的な遷移など、人間の行動行動に不可欠な要素をいくつか考慮し、推薦タスクをランキング問題として定式化する。 広く使われている2つの実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、いくつかの重要な発見を導き出した。 実証的な評価では、LLMはゼロショットレコメンデーション能力を持ち、正確で合理的な予測を提供することができる。 また、LLMは地理的文脈情報を正確に理解することができず、候補POIの提示順序に敏感であり、LLMの限界を示すとともに、堅牢な人間の移動的推論機構に関するさらなる研究が必要であることも明らかにした。

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