論文の概要: Improve Temporal Awareness of LLMs for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02778v1
• Date: Sun, 05 May 2024 00:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 01:28:26.344202
• Title: Improve Temporal Awareness of LLMs for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: シークエンシャルレコメンデーションのためのLCMの時間的認識の改善
• Authors: Zhendong Chu, Zichao Wang, Ruiyi Zhang, Yangfeng Ji, Hongning Wang, Tong Sun,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い汎用タスクを解く際、印象的なゼロショット能力を示した。 LLMは時間的情報の認識と利用に不足しており、シーケンシャルなデータの理解を必要とするタスクではパフォーマンスが悪い。 LLMに基づくシーケンシャルレコメンデーションのために、歴史的相互作用の中で時間情報を利用する3つのプロンプト戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.723928508200196
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive zero-shot abilities in solving a wide range of general-purpose tasks. However, it is empirically found that LLMs fall short in recognizing and utilizing temporal information, rendering poor performance in tasks that require an understanding of sequential data, such as sequential recommendation. In this paper, we aim to improve temporal awareness of LLMs by designing a principled prompting framework inspired by human cognitive processes. Specifically, we propose three prompting strategies to exploit temporal information within historical interactions for LLM-based sequential recommendation. Besides, we emulate divergent thinking by aggregating LLM ranking results derived from these strategies. Evaluations on MovieLens-1M and Amazon Review datasets indicate that our proposed method significantly enhances the zero-shot capabilities of LLMs in sequential recommendation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広い汎用タスクを解く際、印象的なゼロショット能力を示した。 しかし,LLMは時間的情報の認識や活用に乏しく,シーケンシャルなレコメンデーションなどのシーケンシャルなデータの理解を必要とするタスクにおいて,性能が劣っていることが実証的に確認された。 本稿では,人間の認知プロセスにインスパイアされた原則的プロンプトフレームワークを設計することで,LLMの時間的認識を改善することを目的とする。 具体的には,LLMに基づくシーケンシャルレコメンデーションのために,歴史的相互作用における時間情報を活用する3つのプロンプト戦略を提案する。 さらに,これらの戦略から導かれたLCMランキング結果を集約することで,分散思考をエミュレートする。 MovieLens-1M と Amazon Review のデータセットから,提案手法は逐次レコメンデーションタスクにおける LLM のゼロショット能力を大幅に向上させることを示す。

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