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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19979v3
• Date: Mon, 18 Nov 2024 06:28:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:13.308654
• 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:
• 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。

関連論文リスト

• RLRF4Rec: Reinforcement Learning from Recsys Feedback for Enhanced Recommendation Reranking [33.54698201942643]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域で顕著なパフォーマンスを示している。 本稿では,Reinforcement Learning from Recsys Feedback for Enhanced Recommendation Re rankを組み込んだ新しいフレームワークであるRLRF4Recを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T11:42:37Z)
• Large Language Model Empowered Embedding Generator for Sequential Recommendation [57.49045064294086]
  大言語モデル(LLM)は、その人気に関係なく、項目間の意味的関係を理解する能力を持つ。 LLMEmbは、LCMを利用してアイテム埋め込みを作成し、シークエンシャル・レコメンダ・システムの性能を高める革新的な技術である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T03:59:06Z)
• DaRec: A Disentangled Alignment Framework for Large Language Model and Recommender System [83.34921966305804]
  大規模言語モデル (LLM) はレコメンデーションシステムにおいて顕著な性能を示した。 LLMと協調モデルのための新しいプラグ・アンド・プレイアライメントフレームワークを提案する。 我々の手法は既存の最先端アルゴリズムよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T15:56:23Z)
• Beyond Inter-Item Relations: Dynamic Adaption for Enhancing LLM-Based Sequential Recommendation [83.87767101732351]
  逐次リコメンデータシステム(SRS)は,ユーザの過去のインタラクションシーケンスに基づいて,ユーザが好む次の項目を予測する。 様々なAIアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)の台頭に触発されて、LLMベースのSRSの研究が急増している。 我々は,大きめの粒度適応の上に構築された逐次レコメンデーションモデルであるDARecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:03:40Z)
• Improve Temporal Awareness of LLMs for Sequential Recommendation [61.723928508200196]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い汎用タスクを解く際、印象的なゼロショット能力を示した。 LLMは時間的情報の認識と利用に不足しており、シーケンシャルなデータの理解を必要とするタスクではパフォーマンスが悪い。 LLMに基づくシーケンシャルレコメンデーションのために、歴史的相互作用の中で時間情報を利用する3つのプロンプト戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T00:21:26Z)
• Re2LLM: Reflective Reinforcement Large Language Model for Session-based Recommendation [23.182787000804407]
  セッションベースレコメンデーション(SBR)を強化するための有望なアプローチとして,大規模言語モデル(LLM)が登場している。 本稿では,SBRのための反射強化大言語モデル(Re2LLM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T05:12:18Z)
• LlamaRec: Two-Stage Recommendation using Large Language Models for Ranking [10.671747198171136]
  ランキングベースレコメンデーション(LlamaRec)のための大規模言語モデルを用いた2段階フレームワークを提案する。 特に,ユーザインタラクション履歴に基づいて候補を検索するために,小規模なシーケンシャルレコメンデータを用いる。 LlamaRecは、推奨パフォーマンスと効率の両方において、データセットの優れたパフォーマンスを一貫して達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T06:23:48Z)
• LLMRec: Benchmarking Large Language Models on Recommendation Task [54.48899723591296]
  推奨領域におけるLarge Language Models (LLMs) の適用について, 十分に検討されていない。 我々は、評価予測、シーケンシャルレコメンデーション、直接レコメンデーション、説明生成、レビュー要約を含む5つのレコメンデーションタスクにおいて、市販のLLMをベンチマークする。 ベンチマークの結果,LLMは逐次的・直接的推薦といった精度に基づくタスクにおいて適度な熟練度しか示さないことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T16:32:54Z)
• LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models [62.481065357472964]
  大きな言語モデル(LLM)は、常識的な知識と推論を活用する能力を示した。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、コモンセンスの知識と推論を活用できることを顕著に示している。 本研究では,パーソナライズされたテキストベースのレコメンデーションを改善するために,テキストエンリッチメントの4つの異なる促進戦略を取り入れた新しいアプローチ LLM-Rec を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T18:47:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。