論文の概要: Personalized News Recommendation System via LLM Embedding and Co-Occurrence Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06046v1
• Date: Sat, 09 Nov 2024 03:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:10:00.154904
• Title: Personalized News Recommendation System via LLM Embedding and Co-Occurrence Patterns
• Title（参考訳）: LLM埋め込みと共起パターンによるパーソナライズされたニュースレコメンデーションシステム
• Authors: Zheng Li, Kai Zhange,
• Abstract要約: ニュースレコメンデーション(NR)では、システムは大量のクリックされたニューステキストを理解し処理し、候補のニュースクリックの確率を推測しなければならない。 本稿では,LLM埋め込みと共起パターン(LECOP)を用いた新しいNRアルゴリズムを提案する。 大規模実験により,提案手法の優れた性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4561443264763625
• License:
• Abstract: In the past two years, large language models (LLMs) have achieved rapid development and demonstrated remarkable emerging capabilities. Concurrently, with powerful semantic understanding and reasoning capabilities, LLMs have significantly empowered the rapid advancement of the recommendation system field. Specifically, in news recommendation (NR), systems must comprehend and process a vast amount of clicked news text to infer the probability of candidate news clicks. This requirement exceeds the capabilities of traditional NR models but aligns well with the strengths of LLMs. In this paper, we propose a novel NR algorithm to reshape the news model via LLM Embedding and Co-Occurrence Pattern (LECOP). On one hand, we fintuned LLM by contrastive learning using large-scale datasets to encode news, which can fully explore the semantic information of news to thoroughly identify user preferences. On the other hand, we explored multiple co-occurrence patterns to mine collaborative information. Those patterns include news ID co-occurrence, Item-Item keywords co-occurrence and Intra-Item keywords co-occurrence. The keywords mentioned above are all generated by LLM. As far as we know, this is the first time that constructing such detailed Co-Occurrence Patterns via LLM to capture collaboration. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our proposed novel method
• Abstract（参考訳）: 過去2年間で、大規模言語モデル(LLM)は急速に開発が進み、目覚ましい能力を発揮した。 同時に、強力な意味理解と推論能力により、LLMはレコメンデーションシステム分野の急速な進歩に大きく貢献している。 特に、ニュースレコメンデーション(NR)では、システムは大量のクリックされたニューステキストを理解し処理し、候補のニュースクリックの確率を推測しなければならない。 この要件は従来のNRモデルの能力を超えているが、LLMの強度とよく一致している。 本稿では,LLM Embedding and Co-Occurrence Pattern (LECOP) を用いた新しいNRアルゴリズムを提案する。 一方,LLMでは,大規模データセットを用いたコントラスト学習を用いて,ニュースをエンコードすることで,ニュースの意味情報を完全に探索し,ユーザの嗜好を徹底的に識別する。 一方、協調情報をマイニングするために複数の共起パターンを探索した。 これらのパターンには、ニュースIDの共起、アイテムキーワードの共起、アイテム内キーワードの共起が含まれる。 上記のキーワードはすべてLLMによって生成される。 私たちが知る限り、コラボレーションを捉えるためにLLMを通じて、このような詳細な共起パターンを構築するのは、これが初めてです。 大規模実験により提案手法の優れた性能が実証された。

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