論文の概要: GenUP: Generative User Profilers as In-Context Learners for Next POI Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20643v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 00:39:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 11:30:34.632591
• Title: GenUP: Generative User Profilers as In-Context Learners for Next POI Recommender Systems
• Title（参考訳）: GenUP: 次世代POIレコメンダシステムのためのコンテキスト学習者としての生成ユーザプロファイラ
• Authors: Wilson Wongso, Hao Xue, Flora D. Salim,
• Abstract要約: 従来のPOIレコメンデーションシステムは、透明性、解釈可能性、精査性に欠けることが多い。 本稿では,LBSNの大規模チェックインから自然言語(NL)ユーザプロファイルを生成する手法を提案する。 これらのNLプロファイルは、ユーザの好み、ルーチン、振る舞いをキャプチャし、透明性を高めながらPOI予測精度を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.789624590579903
• License:
• Abstract: Traditional POI recommendation systems often lack transparency, interpretability, and scrutability due to their reliance on dense vector-based user embeddings. Furthermore, the cold-start problem -- where systems have insufficient data for new users -- limits their ability to generate accurate recommendations. Existing methods often address this by leveraging similar trajectories from other users, but this approach can be computationally expensive and increases the context length for LLM-based methods, making them difficult to scale. To address these limitations, we propose a method that generates natural language (NL) user profiles from large-scale, location-based social network (LBSN) check-ins, utilizing robust personality assessments and behavioral theories. These NL profiles capture user preferences, routines, and behaviors, improving POI prediction accuracy while offering enhanced transparency. By incorporating NL profiles as system prompts to LLMs, our approach reduces reliance on extensive historical data, while remaining flexible, easily updated, and computationally efficient. Our method is not only competitive with other LLM-based and complex agentic frameworks but is also more scalable for real-world scenarios and on-device POI recommendations. Results demonstrate that our approach consistently outperforms baseline methods, offering a more interpretable and resource-efficient solution for POI recommendation systems. Our source code is available at: \url{https://github.com/w11wo/GenUP}.
• Abstract（参考訳）: 従来のPOIレコメンデーションシステムは、高密度なベクトルベースのユーザ埋め込みに依存しているため、透明性、解釈可能性、精査性に欠けることが多い。 さらに、新しいユーザーのためのデータが不十分なコールドスタート問題は、正確なレコメンデーションを生成する能力を制限している。 既存の手法は、他のユーザからの類似のトラジェクトリを活用することで、この問題に対処することが多いが、このアプローチは計算コストが高く、LLMベースの手法のコンテキスト長が大きくなるため、拡張が困難である。 これらの制約に対処するために、ロバストな性格評価と行動理論を利用して、大規模かつ位置対応のソーシャルネットワーク(LBSN)チェックインから自然言語(NL)ユーザプロファイルを生成する手法を提案する。 これらのNLプロファイルは、ユーザの好み、ルーチン、振る舞いをキャプチャし、透明性を高めながらPOI予測精度を改善する。 LLMへのシステムプロンプトとしてNLプロファイルを組み込むことにより、我々のアプローチは、柔軟で容易に更新され、計算的に効率的でありながら、広範な履歴データへの依存を減らすことができる。 我々の手法は他のLLMベースの複雑なエージェントフレームワークと競合するだけでなく、現実世界のシナリオやデバイス上でのPOIレコメンデーションにもよりスケーラブルである。 提案手法は,POIレコメンデーションシステムに対して,より解釈可能な,リソース効率の高いソリューションを提供するとともに,ベースライン手法よりも一貫して優れていることを示す。 ソースコードは以下の通りである。

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