論文の概要: Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09698v4
• Date: Tue, 5 Nov 2024 03:32:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 06:55:48.686389
• Title: Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: マルチモーダルシーケンスレコメンデーションのためのマルチモーダル大言語モデルのハーネス化
• Authors: Yuyang Ye, Zhi Zheng, Yishan Shen, Tianshu Wang, Hengruo Zhang, Peijun Zhu, Runlong Yu, Kai Zhang, Hui Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,MLLM-MSRモデルを提案する。 動的ユーザの嗜好を捉えるために,2段階のユーザ選好要約法を設計する。 次に、ユーザ嗜好の動的変化を捉えるために、繰り返しユーザー嗜好要約生成パラダイムを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.281471662696372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in the field of Recommendation Systems (RSs). Most existing studies have focused on converting user behavior logs into textual prompts and leveraging techniques such as prompt tuning to enable LLMs for recommendation tasks. Meanwhile, research interest has recently grown in multimodal recommendation systems that integrate data from images, text, and other sources using modality fusion techniques. This introduces new challenges to the existing LLM-based recommendation paradigm which relies solely on text modality information. Moreover, although Multimodal Large Language Models (MLLMs) capable of processing multi-modal inputs have emerged, how to equip MLLMs with multi-modal recommendation capabilities remains largely unexplored. To this end, in this paper, we propose the Multimodal Large Language Model-enhanced Multimodaln Sequential Recommendation (MLLM-MSR) model. To capture the dynamic user preference, we design a two-stage user preference summarization method. Specifically, we first utilize an MLLM-based item-summarizer to extract image feature given an item and convert the image into text. Then, we employ a recurrent user preference summarization generation paradigm to capture the dynamic changes in user preferences based on an LLM-based user-summarizer. Finally, to enable the MLLM for multi-modal recommendation task, we propose to fine-tune a MLLM-based recommender using Supervised Fine-Tuning (SFT) techniques. Extensive evaluations across various datasets validate the effectiveness of MLLM-MSR, showcasing its superior ability to capture and adapt to the evolving dynamics of user preferences.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩はレコメンデーションシステム (RSs) の分野で大きな可能性を示している。 既存の研究の多くは、ユーザの行動ログをテキストプロンプトに変換し、レコメンデーションタスクにLLMを有効にするためのプロンプトチューニングのようなテクニックを活用することに重点を置いている。 一方、近年、画像、テキスト、その他のソースからのデータをモダリティ融合技術を用いて統合するマルチモーダルレコメンデーションシステムにおいて、研究の関心が高まっている。 これは、テキストモダリティ情報のみに依存する既存のLLMベースのレコメンデーションパラダイムに、新たな課題をもたらす。 さらに、マルチモーダル入力を処理できるマルチモーダル大言語モデル(MLLM)が登場しているが、マルチモーダルレコメンデーション機能を備えたMLLMの装備方法はまだ明らかになっていない。 本稿では,MLLM-MSRモデルを提案する。 動的ユーザの嗜好を捉えるために,2段階のユーザ選好要約法を設計する。 具体的には、まずMLLMをベースとしたアイテムサマリザを用いて、与えられた画像の特徴を抽出し、画像からテキストに変換する。 次に,LLMに基づくユーザ・サマリエーザに基づいて,ユーザの嗜好の動的変化を捉えるために,繰り返しユーザ・プライオリティ・サマリゼーション・ジェネレーション・パラダイムを用いる。 最後に,マルチモーダルレコメンデーションタスクにおけるMLLMを有効にするために,Supervised Fine-Tuning(SFT)技術を用いてMLLMベースのレコメンデータを微調整することを提案する。 MLLM-MSRの有効性を検証し、ユーザの好みの進化するダイナミクスを捉え、適応する優れた能力を示す。

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