論文の概要: Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-start User Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19612v2
- Date: Sun, 08 Sep 2024 20:32:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 23:33:15.325598
- Title: Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-start User Recommendations
- Title（参考訳）: キーワード駆動型検索型大規模言語モデルによるコールドスタートユーザ推薦
- Authors: Hai-Dang Kieu, Minh Duc Nguyen, Thanh-Son Nguyen, Dung D. Le,
- Abstract要約: コールドスタートユーザレストランレコメンデーションの問題に対処するフレームワークであるKALM4Recを紹介する。
KALM4Recは、候補検索とLLMベースの候補の再ランクの2つの主要な段階で動作する。
Yelpのレストランデータセットを用いて、英語圏の3都市からのユーザレビューを行い、提案したフレームワークが推奨品質を大幅に改善することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.374800961359305
- License:
- Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have shown significant potential in enhancing recommender systems. However, addressing the cold-start recommendation problem, where users lack historical data, remains a considerable challenge. In this paper, we introduce KALM4Rec (Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-start User Recommendations), a novel framework specifically designed to tackle this problem by requiring only a few input keywords from users in a practical scenario of cold-start user restaurant recommendations. KALM4Rec operates in two main stages: candidates retrieval and LLM-based candidates re-ranking. In the first stage, keyword-driven retrieval models are used to identify potential candidates, addressing LLMs' limitations in processing extensive tokens and reducing the risk of generating misleading information. In the second stage, we employ LLMs with various prompting strategies, including zero-shot and few-shot techniques, to re-rank these candidates by integrating multiple examples directly into the LLM prompts. Our evaluation, using a Yelp restaurant dataset with user reviews from three English-speaking cities, shows that our proposed framework significantly improves recommendation quality. Specifically, the integration of in-context instructions with LLMs for re-ranking markedly enhances the performance of the cold-start user recommender system.
- Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は,レコメンダシステムの強化に大きな可能性を示している。
しかし、ユーザーが過去のデータを欠いているコールドスタートレコメンデーション問題に対処することは、依然として大きな課題である。
本稿では,コールドスタートのユーザレストランレコメンデーションの実践シナリオにおいて,ユーザからの入力キーワードを少しだけ必要とすることで,この問題に対処するための新しいフレームワークであるKALM4Rec(Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-start User Recommendations)を紹介する。
KALM4Recは、候補検索とLLMベースの候補の再ランクの2つの主要な段階で動作する。
第1段階では、キーワード駆動検索モデルを用いて潜在的な候補を特定し、広範囲なトークン処理におけるLLMの制限に対処し、誤った情報を生成するリスクを低減する。
第2段階では、ゼロショットや少数ショットのテクニックを含む様々なプロンプト戦略を持つLSMを用いて、複数の例をLSMプロンプトに直接組み込むことで、これらの候補を再ランクする。
Yelpのレストランデータセットを用いて、英語圏の3都市からのユーザレビューを行い、提案したフレームワークが推奨品質を大幅に改善したことを示す。
具体的には、コールドスタートユーザレコメンデータシステムの性能を著しく向上させるために、インコンテキスト命令とLLMを統合する。
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