論文の概要: LLMEmb: Large Language Model Can Be a Good Embedding Generator for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19925v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 06:09:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:48.547201
• Title: LLMEmb: Large Language Model Can Be a Good Embedding Generator for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: LLMEmb: 大規模言語モデルはシーケンスレコメンデーションに適した埋め込みジェネレータになる
• Authors: Qidong Liu, Xian Wu, Wanyu Wang, Yejing Wang, Yuanshao Zhu, Xiangyu Zhao, Feng Tian, Yefeng Zheng,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、その人気とは無関係に、アイテム間の意味的関係をキャプチャする能力を持つ。 LLMEmb(LLMEmb)は、LCMを利用してアイテム埋め込みを生成し、逐次レコメンダシステム(SRS)の性能を向上させる手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.49045064294086
• License:
• Abstract: Sequential Recommender Systems (SRS), which model a user's interaction history to predict the next item of interest, are widely used in various applications. However, existing SRS often struggle with low-popularity items, a challenge known as the long-tail problem. This issue leads to reduced serendipity for users and diminished profits for sellers, ultimately harming the overall system. Large Language Model (LLM) has the ability to capture semantic relationships between items, independent of their popularity, making it a promising solution to this problem. In this paper, we introduce LLMEmb, a novel method leveraging LLM to generate item embeddings that enhance SRS performance. To bridge the gap between general-purpose LLM and the recommendation domain, we propose a Supervised Contrastive Fine-Tuning (SCFT) approach. This approach includes attribute-level data augmentation and a tailored contrastive loss to make LLM more recommendation-friendly. Additionally, we emphasize the importance of integrating collaborative signals into LLM-generated embeddings, for which we propose Recommendation Adaptation Training (RAT). This further refines the embeddings for optimal use in SRS. The LLMEmb-derived embeddings can be seamlessly integrated with any SRS models, underscoring the practical value. Comprehensive experiments conducted on three real-world datasets demonstrate that LLMEmb significantly outperforms existing methods across multiple SRS models. The code for our method is released online https://github.com/Applied-Machine-Learning-Lab/LLMEmb.
• Abstract（参考訳）: SRS(Sequential Recommender Systems)は、ユーザのインタラクション履歴をモデル化して次の関心事を予測するシステムで、様々なアプリケーションで広く利用されている。 しかし、既存のSRSは、しばしば低人気アイテムと戦っている。 この問題は、ユーザーのセレンディピティーを低下させ、販売者の利益を減少させ、最終的にはシステム全体を傷つけることになる。 大きな言語モデル(LLM)は、その人気とは独立して、アイテム間の意味的関係をキャプチャする能力を持ち、この問題に対する有望な解決策である。 本稿では,LLMEmbについて紹介する。LLMEmbは,LSMを利用してSRS性能を向上させるアイテム埋め込みを生成する新しい手法である。 汎用LLMとレコメンデーションドメインのギャップを埋めるため,SCFT(Supervised Contrastive Fine-Tuning)アプローチを提案する。 このアプローチには属性レベルのデータ拡張と、LLMをよりレコメンデーションフレンドリーなものにするためのコントラスト付き損失が含まれる。 さらに,LLMを組み込んだ埋め込みに協調的な信号を統合することの重要性を強調し,レコメンデーション適応トレーニング(RAT)を提案する。 これにより、SRSにおける最適使用のための埋め込みをさらに洗練する。 LLMEmb由来の埋め込みは任意のSRSモデルとシームレスに統合することができ、実用的価値を裏付ける。 3つの実世界のデータセットで実施された総合的な実験により、LLMEmbは複数のSRSモデルで既存の手法を著しく上回っていることが示された。 本手法のコードはオンラインhttps://github.com/Applied-Machine-Learning-Lab/LLMEmbで公開されている。

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