論文の概要: LLM-assisted Explicit and Implicit Multi-interest Learning Framework for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09410v2
• Date: Fri, 15 Nov 2024 02:53:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 12:19:57.821322
• Title: LLM-assisted Explicit and Implicit Multi-interest Learning Framework for Sequential Recommendation
• Title（参考訳）: シーケンスレコメンデーションのためのLLM支援型明示的・暗黙的多目的学習フレームワーク
• Authors: Shutong Qiao, Chen Gao, Yong Li, Hongzhi Yin,
• Abstract要約: 本研究では,ユーザの興味を2つのレベル – 行動と意味論 – でモデル化する,明示的で暗黙的な多目的学習フレームワークを提案する。 提案するEIMFフレームワークは,小型モデルとLLMを効果的に組み合わせ,多目的モデリングの精度を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.98046887582194
• License:
• Abstract: Multi-interest modeling in current recommender systems (RS) is mainly based on user behavioral data, capturing user interest preferences from multiple dimensions. However, since behavioral data is implicit and often highly sparse, it is challenging to understand users' complex and diverse interests. Recent studies have shown that the rich semantic information in the text can effectively supplement the deficiencies of behavioral data. Despite this, it is still difficult for small models to directly extract semantic features associated with users' deep interests. That is, how to effectively align semantics with behavioral information to form a more comprehensive and accurate understanding of user interests has become a critical research problem. To address this, we propose an LLM-assisted explicit and implicit multi-interest learning framework (named EIMF) to model user interests on two levels: behavior and semantics. The framework consists of two parts: Implicit Behavioral Interest Module (IBIM) and Explicit Semantic Interest Module (ESIM). The traditional multi-interest RS model in IBIM can learn users' implicit behavioral interests from interactions with items. In ESIM, we first adopt a clustering algorithm to select typical samples and design a prompting strategy on LLM to obtain explicit semantic interests. Furthermore, in the training phase, the semantic interests of typical samples can enhance the representation learning of behavioral interests based on the multi-task learning on semantic prediction and modality alignment. Therefore, in the inference stage, accurate recommendations can be achieved with only the user's behavioral data. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed EIMF framework, which effectively and efficiently combines small models with LLM to improve the accuracy of multi-interest modeling.
• Abstract（参考訳）: 現在のレコメンデータシステム(RS)におけるマルチ関心モデリングは、主にユーザの行動データに基づいており、複数の次元からユーザの嗜好をキャプチャする。 しかし、行動データは暗黙的であり、しばしば疎外であるため、ユーザの複雑で多様な関心事を理解することは困難である。 近年の研究では、テキスト中のリッチな意味情報は、行動データの欠如を効果的に補うことができることが示されている。 それにもかかわらず、小さなモデルではユーザーの深い関心事に関連する意味的特徴を直接抽出することは依然として困難である。 すなわち、セマンティクスを行動情報と効果的に整合させて、より包括的で正確なユーザの関心を理解する方法が重要な研究課題となっている。 そこで本研究では,LLMを用いた暗黙的かつ暗黙的な多目的学習フレームワーク(EIMF)を提案し,ユーザの関心を2つのレベル(行動と意味)でモデル化する。 フレームワークはImplicit Behavioral Interest Module (IBIM)とExplicit Semantic Interest Module (ESIM)の2つの部分で構成されている。 IBIMの伝統的な多目的RSモデルは、アイテムとのインタラクションからユーザの暗黙の行動的関心を学ぶことができる。 ESIMでは、まずクラスタリングアルゴリズムを採用し、典型的なサンプルを選定し、LLM上で明示的なセマンティックな関心を得るためのプロンプト戦略を設計する。 さらに、学習段階において、典型的なサンプルの意味的関心は、意味的予測とモダリティアライメントに基づくマルチタスク学習に基づく行動的関心の表現学習を強化することができる。 したがって、推論段階では、ユーザの行動データのみを用いて正確なレコメンデーションを行うことができる。 実世界のデータセットに関する大規模な実験は、小規模モデルとLLMを効果的に効率的に組み合わせ、多目的モデリングの精度を向上させるEIMFフレームワークの有効性を実証している。

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