論文の概要: EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11441v2
• Date: Mon, 19 Aug 2024 08:50:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 02:38:38.269650
• Title: EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations
• Title（参考訳）: EmbSum: コンテンツベースのレコメンデーションのための大規模言語モデルの要約機能を活用する
• Authors: Chiyu Zhang, Yifei Sun, Minghao Wu, Jun Chen, Jie Lei, Muhammad Abdul-Mageed, Rong Jin, Angli Liu, Ji Zhu, Sem Park, Ning Yao, Bo Long,
• Abstract要約: ユーザと候補項目のオフライン事前計算を可能にするフレームワークであるEmbSumを紹介する。 このモデルがユーザ興味の要約を生成する能力は貴重な副産物であり、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションに有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.44534579040017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Content-based recommendation systems play a crucial role in delivering personalized content to users in the digital world. In this work, we introduce EmbSum, a novel framework that enables offline pre-computations of users and candidate items while capturing the interactions within the user engagement history. By utilizing the pretrained encoder-decoder model and poly-attention layers, EmbSum derives User Poly-Embedding (UPE) and Content Poly-Embedding (CPE) to calculate relevance scores between users and candidate items. EmbSum actively learns the long user engagement histories by generating user-interest summary with supervision from large language model (LLM). The effectiveness of EmbSum is validated on two datasets from different domains, surpassing state-of-the-art (SoTA) methods with higher accuracy and fewer parameters. Additionally, the model's ability to generate summaries of user interests serves as a valuable by-product, enhancing its usefulness for personalized content recommendations.
• Abstract（参考訳）: コンテンツベースのレコメンデーションシステムは、デジタル世界のユーザにパーソナライズされたコンテンツを届ける上で重要な役割を果たす。 本研究では,ユーザエンゲージメント履歴内のインタラクションをキャプチャしながら,ユーザと候補項目のオフライン事前計算を可能にする新しいフレームワークであるEmbSumを紹介する。 EmbSumは、事前訓練されたエンコーダデコーダモデルとポリアテンション層を利用して、ユーザポリエンベッドディング(UPE)とコンテンツポリエンベッドディング(CPE)を導出し、ユーザと候補アイテム間の関連スコアを算出する。 EmbSumは,大規模言語モデル(LLM)からユーザと関心の要約を生成することによって,長いユーザエンゲージメント履歴を積極的に学習する。 EmbSumの有効性は、異なるドメインの2つのデータセットで検証され、より正確で少ないパラメータで最先端(SoTA)メソッドを上回る。 さらに、モデルがユーザ興味の要約を生成する能力は価値ある副産物となり、パーソナライズされたコンテンツレコメンデーションに有用性を高める。

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