論文の概要: Mitigating Propensity Bias of Large Language Models for Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20052v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 07:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 19:42:09.240460
• Title: Mitigating Propensity Bias of Large Language Models for Recommender Systems
• Title（参考訳）: リコメンダシステムのための大規模言語モデルの確率バイアスの緩和
• Authors: Guixian Zhang, Guan Yuan, Debo Cheng, Lin Liu, Jiuyong Li, Shichao Zhang,
• Abstract要約: 我々は,CLLMR(Counterfactual LLM Recommendation)という新しいフレームワークを紹介する。 本稿では,歴史的相互作用から得られた構造情報をサイド情報表現に暗黙的に埋め込むスペクトルベースのサイド情報エンコーダを提案する。 我々の CLLMR アプローチは LLM ベースのレコメンデータシステムに固有の因果関係を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.823461673845756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rapid development of Large Language Models (LLMs) creates new opportunities for recommender systems, especially by exploiting the side information (e.g., descriptions and analyses of items) generated by these models. However, aligning this side information with collaborative information from historical interactions poses significant challenges. The inherent biases within LLMs can skew recommendations, resulting in distorted and potentially unfair user experiences. On the other hand, propensity bias causes side information to be aligned in such a way that it often tends to represent all inputs in a low-dimensional subspace, leading to a phenomenon known as dimensional collapse, which severely restricts the recommender system's ability to capture user preferences and behaviours. To address these issues, we introduce a novel framework named Counterfactual LLM Recommendation (CLLMR). Specifically, we propose a spectrum-based side information encoder that implicitly embeds structural information from historical interactions into the side information representation, thereby circumventing the risk of dimension collapse. Furthermore, our CLLMR approach explores the causal relationships inherent in LLM-based recommender systems. By leveraging counterfactual inference, we counteract the biases introduced by LLMs. Extensive experiments demonstrate that our CLLMR approach consistently enhances the performance of various recommender models.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な開発は、特にこれらのモデルによって生成された側面情報(例えば、項目の説明や分析)を活用することによって、リコメンデータシステムに新たな機会をもたらす。 しかし、この側面情報を歴史的相互作用からの協調情報と整合させることは、大きな課題となる。 LLM内の固有のバイアスはレコメンデーションを歪め、歪んだり不公平なユーザエクスペリエンスをもたらす可能性がある。 一方、相対性バイアスは、低次元のサブ空間における全ての入力を表現しがちな側情報を整列させ、次元崩壊と呼ばれる現象を招き、ユーザの好みや振る舞いをキャプチャするシステムの能力を著しく制限する。 これらの課題に対処するため,我々はCLLMR(Counterfactual LLM Recommendation)という新しいフレームワークを紹介した。 具体的には、歴史的相互作用から構造情報をサイド情報表現に暗黙的に埋め込むスペクトルベースのサイド情報エンコーダを提案し、それによって次元崩壊のリスクを回避する。 さらに,我々のCLLMRアプローチでは,LLMベースのレコメンデータシステムに固有の因果関係について検討している。 反ファクト推論を利用することで、LLMが導入したバイアスに対処する。 我々のCLLMRアプローチは様々なレコメンデーションモデルの性能を継続的に向上することを示した。

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