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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11699v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 23:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.431954
• 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た協調フィルタリングモデルと言語モデルを統合する、新しいハイブリッドシーケンスレコメンデータである。 我々はよく使われるBert4Recベースラインを再検討し、Bert4Recが以前報告された数値より大幅に上回っていることを示す。 本稿ではまた,Frareが特有なクオリティ作成を支援する能力を示し,ユーザがフィードバックを提供し,レコメンデーションを洗練できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7372033475418547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent proposals in recommender systems represent items with their textual description, using a large language model. They show better results on standard benchmarks compared to an item ID-only model, such as Bert4Rec. In this work, we revisit the often-used Bert4Rec baseline and show that with further tuning, Bert4Rec significantly outperforms previously reported numbers, and in some datasets, is competitive with state-of-the-art models. With revised baselines for item ID-only models, this paper also establishes new competitive results for architectures that combine IDs and textual descriptions. We demonstrate this with Flare (Fusing Language models and collaborative Architectures for Recommender Enhancement). Flare is a novel hybrid sequence recommender that integrates a language model with a collaborative filtering model using a Perceiver network. Prior studies focus evaluation on datasets with limited-corpus size, but many commercially-applicable recommender systems common on the web must handle larger corpora. We evaluate Flare on a more realistic dataset with a significantly larger item vocabulary, introducing new baselines for this setting. This paper also showcases Flare's inherent ability to support critiquing, enabling users to provide feedback and refine recommendations. We leverage critiquing as an evaluation method to assess the model's language understanding and its transferability to the recommendation task.
• Abstract（参考訳）: 近年のレコメンデータシステムにおける提案は, 大規模言語モデルを用いて, 文章記述を伴う項目を表現している。 これらは、Bert4RecのようなアイテムIDのみのモデルと比較して、標準ベンチマークでより良い結果を示す。 本稿では、よく使われるBert4Recベースラインを再検討し、さらなるチューニングにより、Bert4Recが以前報告した数値よりも大幅に優れており、一部のデータセットでは最先端のモデルと競合していることを示す。 項目IDのみのモデルに対するベースラインの改訂により,IDとテキスト記述を組み合わせたアーキテクチャの新たな競争結果が確立される。 Flare(Fusing Language ModelとRecommender Enhancementのための協調アーキテクチャ)でこれを実証します。 Flareは、Perceiverネットワークを使用した協調フィルタリングモデルと言語モデルを統合する、新しいハイブリッドシーケンスレコメンデータである。 これまでの研究では、コーパスサイズが限られているデータセットに焦点が当てられていたが、Webに共通する多くの商用レコメンデータシステムは、より大きなコーパスを扱う必要がある。 より現実的なデータセット上でFrareを非常に大きな項目語彙で評価し、この設定に新たなベースラインを導入する。 本稿ではまた,Frareが特有なクオリティ作成を支援する能力を示し,ユーザがフィードバックを提供し,レコメンデーションを洗練できるようにする。 提案手法は,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利用する。

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