論文の概要: Exploring User Retrieval Integration towards Large Language Models for Cross-Domain Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03085v1
• Date: Wed, 5 Jun 2024 09:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 19:09:43.002559
• Title: Exploring User Retrieval Integration towards Large Language Models for Cross-Domain Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: クロスドメインシーケンスレコメンデーションのための大規模言語モデルへのユーザ検索統合の探索
• Authors: Tingjia Shen, Hao Wang, Jiaqing Zhang, Sirui Zhao, Liangyue Li, Zulong Chen, Defu Lian, Enhong Chen,
• Abstract要約: Cross-Domain Sequential Recommendationは、異なるドメイン間でユーザのシーケンシャルな好みをマイニングし、転送することを目的としている。 本稿では,ユーザ検索手法を探索し,CDSRの性能向上を目的とした URLLM という新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.72195610471624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR) aims to mine and transfer users' sequential preferences across different domains to alleviate the long-standing cold-start issue. Traditional CDSR models capture collaborative information through user and item modeling while overlooking valuable semantic information. Recently, Large Language Model (LLM) has demonstrated powerful semantic reasoning capabilities, motivating us to introduce them to better capture semantic information. However, introducing LLMs to CDSR is non-trivial due to two crucial issues: seamless information integration and domain-specific generation. To this end, we propose a novel framework named URLLM, which aims to improve the CDSR performance by exploring the User Retrieval approach and domain grounding on LLM simultaneously. Specifically, we first present a novel dual-graph sequential model to capture the diverse information, along with an alignment and contrastive learning method to facilitate domain knowledge transfer. Subsequently, a user retrieve-generation model is adopted to seamlessly integrate the structural information into LLM, fully harnessing its emergent inferencing ability. Furthermore, we propose a domain-specific strategy and a refinement module to prevent out-of-domain generation. Extensive experiments on Amazon demonstrated the information integration and domain-specific generation ability of URLLM in comparison to state-of-the-art baselines. Our code is available at https://github.com/TingJShen/URLLM
• Abstract（参考訳）: Cross-Domain Sequential Recommendation (CDSR)は、長期にわたるコールドスタート問題を緩和するために、異なるドメイン間でユーザのシーケンシャルな好みをマイニングし、転送することを目的としている。 伝統的なCDSRモデルは、価値ある意味情報を見下ろしながら、ユーザとアイテムのモデリングを通して協調情報をキャプチャする。 近年,Large Language Model (LLM) は強力なセマンティック推論機能を示しており,セマンティックな情報をよりよく捉えるためにそれらを導入する動機となっている。 しかし、LCMをCDSRに導入するのは、シームレスな情報統合とドメイン固有の生成という2つの重要な問題のため、簡単ではない。 そこで本研究では,ユーザ検索アプローチとLLMに基づくドメイン基盤を同時に探索することにより,CDSRの性能向上を目的とした URLLM という新しいフレームワークを提案する。 具体的には、まず、多彩な情報を捉えるための新しいデュアルグラフシーケンシャルモデルと、ドメイン知識の伝達を容易にするアライメントとコントラスト学習手法を提案する。 その後、ユーザ検索生成モデルを採用し、構造情報をLLMにシームレスに統合し、その創発的推論能力を完全に活用する。 さらに,ドメイン外生成を防止するために,ドメイン固有の戦略と改良モジュールを提案する。 Amazonでの大規模な実験は、最先端のベースラインと比較して、URLLMの情報統合とドメイン固有の生成能力を実証した。 私たちのコードはhttps://github.com/TingJShen/URLLMで利用可能です。

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