論文の概要: MMREC: LLM Based Multi-Modal Recommender System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04211v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 04:31:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 16:40:03.144469
- Title: MMREC: LLM Based Multi-Modal Recommender System
- Title（参考訳）: MMREC:LLMによるマルチモーダルレコメンダシステム
- Authors: Jiahao Tian, Jinman Zhao, Zhenkai Wang, Zhicheng Ding,
- Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLM)とディープラーニング技術を活用して,レコメンデータシステムを強化する新しい手法を提案する。
提案フレームワークは,マルチモーダル情報処理を取り入れたレコメンデーションの精度と妥当性を,統一された潜在空間表現を用いて向上することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3113916776957635
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The importance of recommender systems is growing rapidly due to the exponential increase in the volume of content generated daily. This surge in content presents unique challenges for designing effective recommender systems. Key among these challenges is the need to effectively leverage the vast amounts of natural language data and images that represent user preferences. This paper presents a novel approach to enhancing recommender systems by leveraging Large Language Models (LLMs) and deep learning techniques. The proposed framework aims to improve the accuracy and relevance of recommendations by incorporating multi-modal information processing and by the use of unified latent space representation. The study explores the potential of LLMs to better understand and utilize natural language data in recommendation contexts, addressing the limitations of previous methods. The framework efficiently extracts and integrates text and image information through LLMs, unifying diverse modalities in a latent space to simplify the learning process for the ranking model. Experimental results demonstrate the enhanced discriminative power of the model when utilizing multi-modal information. This research contributes to the evolving field of recommender systems by showcasing the potential of LLMs and multi-modal data integration to create more personalized and contextually relevant recommendations.
- Abstract（参考訳）: 推薦システムの重要性は、毎日発生するコンテンツの量の増加により急速に増大している。
このコンテンツの急増は、効果的なレコメンデーションシステムを設計するためのユニークな課題を提示している。
これらの課題の鍵となるのは、ユーザの好みを表す膨大な自然言語データとイメージを効果的に活用する必要があることだ。
本稿では,Large Language Models(LLM)とディープラーニング技術を活用して,レコメンデータシステムを強化する新しい手法を提案する。
提案フレームワークは,マルチモーダル情報処理を取り入れたレコメンデーションの精度と妥当性を,統一された潜在空間表現を用いて向上することを目的としている。
この研究は、LLMが推奨文脈における自然言語データをよりよく理解し活用し、従来の手法の限界に対処する可能性を探るものである。
フレームワークは、LLMを通してテキストや画像情報を効率よく抽出して統合し、潜在空間における多様なモダリティを統一し、ランキングモデルの学習プロセスを簡素化する。
実験結果から,マルチモーダル情報を利用したモデルの識別能力の向上が示された。
本研究は、LLMとマルチモーダルデータの統合の可能性を示し、よりパーソナライズされ、文脈的に関係のあるレコメンデーションを作成することによって、レコメンデーションシステムの進化に寄与する。
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