Fugu-MT 論文翻訳(概要): Review-driven Personalized Preference Reasoning with Large Language Models for Recommendation

論文の概要: Review-driven Personalized Preference Reasoning with Large Language Models for Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06276v1
Date: Mon, 12 Aug 2024 16:39:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 12:53:36.202702
Title: Review-driven Personalized Preference Reasoning with Large Language Models for Recommendation
Title（参考訳）: 推薦のための大規模言語モデルを用いたレビュー駆動パーソナライズされた選好推論
Authors: Jieyong Kim, Hyunseo Kim, Hyunjin Cho, SeongKu Kang, Buru Chang, Jinyoung Yeo, Dongha Lee,
Abstract要約: EXP3RTは、ユーザとアイテムレビューに含まれるリッチな好み情報を活用するために設計された、LLMベースの新しいレコメンデータである。詳細なステップバイステップの推論と予測された評価を生成する。実験の結果、EXP3RTは評価予測と候補項目の双方において、トップkレコメンデーションにおいて既存の手法よりも優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.769969074938142
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional performance across a wide range of tasks, generating significant interest in their application to recommendation systems. However, existing methods have not fully capitalized on the potential of LLMs, often constrained by limited input information or failing to fully utilize their advanced reasoning capabilities. To address these limitations, we introduce EXP3RT, a novel LLM-based recommender designed to leverage rich preference information contained in user and item reviews. EXP3RT is basically fine-tuned through distillation from a teacher LLM to perform three key tasks in order: EXP3RT first extracts and encapsulates essential subjective preferences from raw reviews, aggregates and summarizes them according to specific criteria to create user and item profiles. It then generates detailed step-by-step reasoning followed by predicted rating, i.e., reasoning-enhanced rating prediction, by considering both subjective and objective information from user/item profiles and item descriptions. This personalized preference reasoning from EXP3RT enhances rating prediction accuracy and also provides faithful and reasonable explanations for recommendation. Extensive experiments show that EXP3RT outperforms existing methods on both rating prediction and candidate item reranking for top-k recommendation, while significantly enhancing the explainability of recommendation systems.
Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLM) の進歩は、幅広いタスクにまたがって例外的な性能を示し、レコメンデーションシステムへの応用に大きな関心を惹き付けている。しかし、既存の手法は LLM の可能性に完全には乗じておらず、しばしば入力情報の制限や高度な推論能力の活用に失敗している。これらの制約に対処するために,ユーザおよび項目レビューに含まれるリッチな嗜好情報を活用するために,LLMをベースとした新しいレコメンデーションであるEXP3RTを紹介する。 EXP3RTは、教師のLLMから蒸留して3つの重要なタスクを順に実行する。 EXP3RTは、まず、生のレビューから重要な主観的嗜好を抽出し、カプセル化し、それらを特定の基準に従って集約し、ユーザとアイテムプロファイルを作成する。そして、ユーザ/イデムプロファイルと項目記述からの主観的情報と客観的情報の両方を考慮することにより、詳細なステップバイステップの推論と予測された評価、すなわち推論強化された評価予測を生成する。 EXP3RTからのパーソナライズされた選好推論は、評価予測の精度を高め、また、推奨のために忠実で合理的な説明を提供する。総合実験の結果,EXP3RTは評価予測と候補項目の再評価において既存手法よりも優れており,推薦システムの説明可能性も著しく向上していることがわかった。

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