論文の概要: FLARE: Fusing Language Models and Collaborative Architectures for Recommender Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11699v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 04:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 19:10:09.476476
• Title: FLARE: Fusing Language Models and Collaborative Architectures for Recommender Enhancement
• Title（参考訳）: FLARE:リコメンダ強化のための言語モデルと協調アーキテクチャ
• Authors: Liam Hebert, Marialena Kyriakidi, Hubert Pham, Krishna Sayana, James Pine, Sukhdeep Sodhi, Ambarish Jash,
• Abstract要約: Flareは、Perceiverネットワークを使用して、言語モデル(mT5)と協調フィルタリングモデル(Bert4Rec)を統合する、新しいハイブリッドレコメンデータである。 2段階評価を行い、まず、より小さなデータセット上で確立されたベースラインに対してFreのパフォーマンスを評価する。 次に、より大きく、よりリアルなデータセット上で、より大きなアイテム語彙でFreを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7372033475418547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid recommender systems, combining item IDs and textual descriptions, offer potential for improved accuracy. However, previous work has largely focused on smaller datasets and model architectures. This paper introduces Flare (Fusing Language models and collaborative Architectures for Recommender Enhancement), a novel hybrid recommender that integrates a language model (mT5) with a collaborative filtering model (Bert4Rec) using a Perceiver network. This architecture allows Flare to effectively combine collaborative and content information for enhanced recommendations. We conduct a two-stage evaluation, first assessing Flare's performance against established baselines on smaller datasets, where it demonstrates competitive accuracy. Subsequently, we evaluate Flare on a larger, more realistic dataset with a significantly larger item vocabulary, introducing new baselines for this setting. Finally, we showcase Flare's inherent ability to support critiquing, enabling users to provide feedback and refine recommendations. We further leverage critiquing as an evaluation method to assess the model's language understanding and its transferability to the recommendation task.
• Abstract（参考訳）: アイテムIDとテキスト記述を組み合わせたハイブリッドレコメンデータシステムは、精度を向上させる可能性を秘めている。 しかし、以前の研究は、より小さなデータセットとモデルアーキテクチャに重点を置いてきた。 本稿では,言語モデル (mT5) と協調フィルタリングモデル (Bert4Rec) をPerceiver ネットワークを用いて統合した新しいハイブリッドレコメンデータである Flare (Fusing Language model and collaborative Architectures for Recommender Enhancement) を紹介する。 このアーキテクチャにより、Frareは協力的な情報とコンテンツ情報を効果的に組み合わせて、レコメンデーションを強化できる。 2段階の評価を行い、まずFrareのパフォーマンスを、より小さなデータセット上で確立されたベースラインに対して評価し、競争精度を示す。 その後、より大きく、より現実的なデータセット上で、より大きな項目語彙でFrareを評価し、この設定に新たなベースラインを導入する。 最後に、ユーザがフィードバックを提供し、リコメンデーションを洗練できるように、フレアの固有の能力を紹介します。 さらに,モデルの言語理解とレコメンデーションタスクへの伝達性を評価するための評価手法として,クオリティクリングを活用している。

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