論文の概要: Leveraging LLMs for Influence Path Planning in Proactive Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04827v2
• Date: Wed, 30 Apr 2025 19:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.993071
• Title: Leveraging LLMs for Influence Path Planning in Proactive Recommendation
• Title（参考訳）: プロアクティブレコメンデーションにおける影響経路計画のためのLCMの活用
• Authors: Mingze Wang, Shuxian Bi, Wenjie Wang, Chongming Gao, Yangyang Li, Fuli Feng,
• Abstract要約: プロアクティブなレコメンデーターシステムは ユーザーの興味を 徐々に 歴史的な関心を超えて ターゲットアイテムとして 導くことを目的としています IRSは、影響経路計画のためのシーケンシャルモデルを設計するが、対象項目の包摂性や経路コヒーレンスに欠ける問題に直面している。 協調的かつ効果的な影響経路を生成するLLM-IPP法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.5820082133773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommender systems are pivotal in Internet social platforms, yet they often cater to users' historical interests, leading to critical issues like echo chambers. To broaden user horizons, proactive recommender systems aim to guide user interest to gradually like a target item beyond historical interests through an influence path,i.e., a sequence of recommended items. As a representative, Influential Recommender System (IRS) designs a sequential model for influence path planning but faces issues of lacking target item inclusion and path coherence. To address the issues, we leverage the advanced planning capabilities of Large Language Models (LLMs) and propose an LLM-based Influence Path Planning (LLM-IPP) method. LLM-IPP generates coherent and effective influence paths by capturing user interest shifts and item characteristics. We introduce novel evaluation metrics and user simulators to benchmark LLM-IPP against traditional methods. Our experiments demonstrate that LLM-IPP significantly enhances user acceptability and path coherence, outperforming existing approaches.
• Abstract（参考訳）: インターネットのソーシャルプラットフォームにおいて、レコメンダシステムは重要な役割を担っているが、しばしばユーザーの歴史的関心に配慮し、エコーチャンバーのような重要な問題に繋がる。 利用者の地平線を広げるために、積極的に推奨する推薦システムは、利用者の興味を、影響経路、すなわち推奨項目のシーケンスを通じて、歴史的関心を超えた対象項目に徐々に準じるように誘導することを目的としている。 代表的なものとして、Influential Recommender System (IRS) は、影響経路計画のためのシーケンシャルモデルを設計しているが、対象項目の包摂性や経路コヒーレンスに欠ける問題に直面している。 この問題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)の高度な計画能力を活用し,LLMに基づく影響経路計画(LLM-IPP)手法を提案する。 LLM-IPPは、ユーザの関心の変化とアイテム特性をキャプチャすることで、一貫性のある効果的な影響経路を生成する。 従来の手法に対してLCM-IPPをベンチマークするために,新しい評価指標とユーザシミュレータを導入する。 実験により, LLM-IPPはユーザの受容性と経路コヒーレンスを著しく向上し, 既存手法よりも優れていることが示された。

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