論文の概要: RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10587v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 05:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:33:01.374493
• Title: RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation
• Title（参考訳）: RDRec : LLMによるレコメンデーションのためのRationale蒸留
• Authors: Xinfeng Wang, Jin Cui, Yoshimi Suzuki, Fumiyo Fukumoto,
• Abstract要約: 本稿では,より大きな言語モデル(LM)が生成する合理性を学習するためのコンパクトモデルを提案する。 ユーザやアイテムに関するレビューの合理性を活用することで、RDRecはレコメンデーションのためにプロファイルを明確に指定する。 実験により、RDRecはトップNとシーケンシャルレコメンデーションの両方で最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7623606729515133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM)-based recommender models that bridge users and items through textual prompts for effective semantic reasoning have gained considerable attention. However, few methods consider the underlying rationales behind interactions, such as user preferences and item attributes, limiting the reasoning capability of LLMs for recommendations. This paper proposes a rationale distillation recommender (RDRec), a compact model designed to learn rationales generated by a larger language model (LM). By leveraging rationales from reviews related to users and items, RDRec remarkably specifies their profiles for recommendations. Experiments show that RDRec achieves state-of-the-art (SOTA) performance in both top-N and sequential recommendations. Our source code is released at https://github.com/WangXFng/RDRec.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) に基づく推薦モデルでは, ユーザや項目をテキストのプロンプトでブリッジし, 意味的推論を効果的に行うことが注目されている。 しかしながら、ユーザー好みやアイテム属性などのインタラクションの背後にある理論的根拠を考慮し、レコメンデーションのためのLLMの推論能力を制限する方法はほとんどない。 本稿では,より大きな言語モデル (LM) が生成する有理性を学習するためのコンパクトモデルである,有理蒸留推薦器 (RDRec) を提案する。 ユーザやアイテムに関するレビューの合理性を活用することで、RDRecはレコメンデーションのためにプロファイルを明確に指定する。 実験により、RDRecはトップNとシーケンシャルレコメンデーションの両方で最先端(SOTA)のパフォーマンスを達成することが示された。 ソースコードはhttps://github.com/WangXFng/RDRec.comで公開されています。

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