論文の概要: Enhancing ID-based Recommendation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02041v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 12:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:35.313029
• Title: Enhancing ID-based Recommendation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたIDベースのレコメンデーションの強化
• Authors: Lei Chen, Chen Gao, Xiaoyi Du, Hengliang Luo, Depeng Jin, Yong Li, Meng Wang,
• Abstract要約: 我々は"LLM for ID-based Recommendation"(LLM4IDRec)と呼ばれる先駆的なアプローチを導入する。 この革新的なアプローチは、IDデータにのみ依存しながらLLMの機能を統合することで、以前のテキストデータへの依存から逸脱する。 LLM4IDRecアプローチの有効性を3つの広く利用されているデータセットを用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.14302346325941
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have recently garnered significant attention in various domains, including recommendation systems. Recent research leverages the capabilities of LLMs to improve the performance and user modeling aspects of recommender systems. These studies primarily focus on utilizing LLMs to interpret textual data in recommendation tasks. However, it's worth noting that in ID-based recommendations, textual data is absent, and only ID data is available. The untapped potential of LLMs for ID data within the ID-based recommendation paradigm remains relatively unexplored. To this end, we introduce a pioneering approach called "LLM for ID-based Recommendation" (LLM4IDRec). This innovative approach integrates the capabilities of LLMs while exclusively relying on ID data, thus diverging from the previous reliance on textual data. The basic idea of LLM4IDRec is that by employing LLM to augment ID data, if augmented ID data can improve recommendation performance, it demonstrates the ability of LLM to interpret ID data effectively, exploring an innovative way for the integration of LLM in ID-based recommendation. We evaluate the effectiveness of our LLM4IDRec approach using three widely-used datasets. Our results demonstrate a notable improvement in recommendation performance, with our approach consistently outperforming existing methods in ID-based recommendation by solely augmenting input data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は最近、レコメンデーションシステムを含む様々な領域で大きな注目を集めている。 最近の研究は、LLMの能力を活用してレコメンダシステムの性能とユーザモデリングの側面を改善している。 これらの研究は主に、レコメンデーションタスクにおけるテキストデータの解釈にLLMを活用することに焦点を当てている。 ただし、IDベースのレコメンデーションでは、テキストデータが欠落しており、IDデータのみが利用可能である点には注意が必要だ。 IDベースのレコメンデーションパラダイムにおけるIDデータに対するLLMの未解決の可能性は、いまだに解明されていない。 この目的のために,IDベースのレコメンデーションのためのLLM (LLM4IDRec) という先駆的なアプローチを導入する。 この革新的なアプローチは、IDデータにのみ依存しながらLLMの機能を統合することで、以前のテキストデータへの依存から逸脱する。 LLM4IDRecの基本的な考え方は、LLMを用いてIDデータを増大させることで、拡張IDデータがレコメンデーション性能を向上させることができれば、LLMがIDデータを効果的に解釈できることを示し、LLMをIDベースのレコメンデーションに統合するための革新的な方法を探ることである。 LLM4IDRecアプローチの有効性を3つの広く利用されているデータセットを用いて評価した。 提案手法は,入力データのみを増大させることで,IDベースのレコメンデーションにおける既存の手法を一貫して上回りながら,レコメンデーション性能の顕著な向上を示す。

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