論文の概要: A Survey of Generative Search and Recommendation in the Era of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16924v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 17:58:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:54:11.609606
• Title: A Survey of Generative Search and Recommendation in the Era of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける生成的検索とレコメンデーションに関する調査
• Authors: Yongqi Li, Xinyu Lin, Wenjie Wang, Fuli Feng, Liang Pang, Wenjie Li, Liqiang Nie, Xiangnan He, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: ジェネレーティブ検索(検索)とレコメンデーションは、マッチング問題をジェネレーティブな方法で解決することを目的としている。 超知能生成型大規模言語モデルが検索と推薦の新しいパラダイムを生み出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.26354486027408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the information explosion on the Web, search and recommendation are foundational infrastructures to satisfying users' information needs. As the two sides of the same coin, both revolve around the same core research problem, matching queries with documents or users with items. In the recent few decades, search and recommendation have experienced synchronous technological paradigm shifts, including machine learning-based and deep learning-based paradigms. Recently, the superintelligent generative large language models have sparked a new paradigm in search and recommendation, i.e., generative search (retrieval) and recommendation, which aims to address the matching problem in a generative manner. In this paper, we provide a comprehensive survey of the emerging paradigm in information systems and summarize the developments in generative search and recommendation from a unified perspective. Rather than simply categorizing existing works, we abstract a unified framework for the generative paradigm and break down the existing works into different stages within this framework to highlight the strengths and weaknesses. And then, we distinguish generative search and recommendation with their unique challenges, identify open problems and future directions, and envision the next information-seeking paradigm.
• Abstract（参考訳）: Web上の情報爆発により、検索とレコメンデーションは、ユーザの情報ニーズを満たすための基盤となるインフラである。 同じコインの2つの側面として、どちらも同じ中核的な研究問題を回避し、クエリをドキュメントやユーザとマッチングする。 ここ数十年、検索とレコメンデーションは、機械学習ベースのパラダイムやディープラーニングベースのパラダイムなど、同期技術パラダイムシフトを経験してきた。 近年,超知能な生成型大言語モデルが,検索と推薦の新しいパラダイム,すなわち生成的検索(検索)とレコメンデーションを生み出している。 本稿では,情報システムにおける新たなパラダイムを包括的に調査し,総合的な視点から生成的検索とレコメンデーションの展開を要約する。 既存のワークを単純に分類するのではなく、生成パラダイムの統一されたフレームワークを抽象化し、既存のワークをこのフレームワーク内のさまざまなステージに分割して、長所と短所を強調します。 そして、生成的検索とレコメンデーションをそれぞれの課題と区別し、オープンな問題と今後の方向性を特定し、次の情報探索パラダイムを構想する。

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