論文の概要: Enhancing High-order Interaction Awareness in LLM-based Recommender Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19979v2
• Date: Tue, 1 Oct 2024 13:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 16:27:46.887208
• Title: Enhancing High-order Interaction Awareness in LLM-based Recommender Model
• Title（参考訳）: LLMに基づくレコメンダモデルにおける高次相互作用認識の強化
• Authors: Xinfeng Wang, Jin Cui, Fumiyo Fukumoto, Yoshimi Suzuki,
• Abstract要約: 本稿では,LLMベースのリコメンデータ(ELMRec)について述べる。 我々は、レコメンデーションのためのグラフ構築相互作用のLLM解釈を大幅に強化するために、単語全体の埋め込みを強化する。 ELMRecは、直接およびシーケンシャルなレコメンデーションの両方において、最先端(SOTA)メソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7623606729515133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated prominent reasoning capabilities in recommendation tasks by transforming them into text-generation tasks. However, existing approaches either disregard or ineffectively model the user-item high-order interactions. To this end, this paper presents an enhanced LLM-based recommender (ELMRec). We enhance whole-word embeddings to substantially enhance LLMs' interpretation of graph-constructed interactions for recommendations, without requiring graph pre-training. This finding may inspire endeavors to incorporate rich knowledge graphs into LLM-based recommenders via whole-word embedding. We also found that LLMs often recommend items based on users' earlier interactions rather than recent ones, and present a reranking solution. Our ELMRec outperforms state-of-the-art (SOTA) methods in both direct and sequential recommendations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト生成タスクに変換することで、推薦タスクにおいて顕著な推論能力を示す。 しかし、既存のアプローチは、ユーザとイテムの高次相互作用を無視するか、非効果的にモデル化する。 そこで本論文では,ELMRec(ELMRec)を改良したLLMリコメンデータを提案する。 我々は、グラフ事前学習を必要とせず、全単語埋め込みを強化し、LLMのレコメンデーションのためのグラフ構築された相互作用の解釈を大幅に強化する。 この発見は、豊富な知識グラフをLLMベースのレコメンデータに、全単語の埋め込みを通じて組み込むことを促すかもしれない。 また、LCMは、最近のものよりも、ユーザの以前のインタラクションに基づいたアイテムを推奨することが多く、再ランク付けされたソリューションも提示する。 ELMRecは、直接およびシーケンシャルなレコメンデーションの両方において、最先端(SOTA)メソッドよりも優れています。

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