論文の概要: Incorporate LLMs with Influential Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04827v1
• Date: Sat, 07 Sep 2024 13:41:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 16:25:14.073639
• Title: Incorporate LLMs with Influential Recommender System
• Title（参考訳）: インフルエンシャルリコメンダシステムによるLLMの組み込み
• Authors: Mingze Wang, Shuxian Bi, Wenjie Wang, Chongming Gao, Yangyang Li, Fuli Feng,
• Abstract要約: プロアクティブレコメンデーションシステムは、ターゲットアイテムに対するユーザの関心を導くために、一連のアイテムを推奨します。 既存のメソッドは、ユーザが楽しむであろうアイテムで構成された一貫性のある影響パスを構築するのに苦労しています。 LLM-based Influence Path Planning (LLM-IPP) という新しいアプローチを導入する。 提案手法は,連続したレコメンデーションの一貫性を維持し,推奨項目のユーザ受け入れ性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.5820082133773
• License:
• Abstract: Recommender systems have achieved increasing accuracy over the years. However, this precision often leads users to narrow their interests, resulting in issues such as limited diversity and the creation of echo chambers. Current research addresses these challenges through proactive recommender systems by recommending a sequence of items (called influence path) to guide user interest in the target item. However, existing methods struggle to construct a coherent influence path that builds up with items the user is likely to enjoy. In this paper, we leverage the Large Language Model's (LLMs) exceptional ability for path planning and instruction following, introducing a novel approach named LLM-based Influence Path Planning (LLM-IPP). Our approach maintains coherence between consecutive recommendations and enhances user acceptability of the recommended items. To evaluate LLM-IPP, we implement various user simulators and metrics to measure user acceptability and path coherence. Experimental results demonstrate that LLM-IPP significantly outperforms traditional proactive recommender systems. This study pioneers the integration of LLMs into proactive recommender systems, offering a reliable and user-engaging methodology for future recommendation technologies.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、長年にわたって精度を高めてきた。 しかし、この精度はユーザーの興味を狭め、多様性の制限やエコーチャンバーの作成といった問題を引き起こすことが多い。 現在の研究では、対象アイテムに対するユーザの関心を導くために、一連の項目(影響経路と呼ばれる)を推薦することで、積極的にレコメンデーションシステムを通じてこれらの課題に対処している。 しかし、既存の手法は、ユーザーが楽しむであろうアイテムで構築された一貫性のある影響経路を構築するのに苦労する。 本稿では,LLMに基づくインフルエンスパス計画 (LLM-IPP) という新しい手法を導入し,大規模言語モデル(LLM)の特長を経路計画と指示の追従に活用する。 提案手法は,連続したレコメンデーションの一貫性を維持し,推奨項目のユーザ受け入れ性を高める。 LLM-IPPを評価するために,ユーザアクセプティビリティとパスコヒーレンスを測定するために,様々なユーザシミュレータとメトリクスを実装した。 LLM-IPPは従来のプロアクティブレコメンデーションシステムよりも優れていた。 本研究では,LDMをプロアクティブなレコメンデーションシステムに統合し,将来的なレコメンデーション技術に対する信頼性とユーザエンゲージメントの方法論を提供する。

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