論文の概要: LLM-based Bi-level Multi-interest Learning Framework for Sequential Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09410v3
• Date: Wed, 07 May 2025 12:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 14:59:11.706721
• Title: LLM-based Bi-level 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に基づく双方向多目的学習フレームワーク
• Authors: Shutong Qiao, Chen Gao, Wei Yuan, Yong Li, Hongzhi Yin,
• Abstract要約: 本稿では,暗黙的行動と明示的意味論的視点を組み合わせた新しい多目的SRフレームワークを提案する。 Implicit Behavioral Interest ModuleとExplicit Semantic Interest Moduleの2つのモジュールが含まれている。 4つの実世界のデータセットの実験は、フレームワークの有効性と実用性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.396000434574454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sequential recommendation (SR) leverages users' dynamic preferences, with recent advances incorporating multi-interest learning to model diverse user interests. However, most multi-interest SR models rely on noisy, sparse implicit feedback, limiting recommendation accuracy. Large language models (LLMs) offer robust reasoning on low-quality data but face high computational costs and latency challenges for SR integration. We propose a novel LLM-based multi-interest SR framework combining implicit behavioral and explicit semantic perspectives. It includes two modules: the Implicit Behavioral Interest Module (IBIM), which learns from user behavior using a traditional SR model, and the Explicit Semantic Interest Module (ESIM), which uses clustering and prompt-engineered LLMs to extract semantic multi-interest representations from informative samples. Semantic insights from ESIM enhance IBIM's behavioral representations via modality alignment and semantic prediction tasks. During inference, only IBIM is used, ensuring efficient, LLM-free recommendations. Experiments on four real-world datasets validate the framework's effectiveness and practicality.
• Abstract（参考訳）: シークエンシャルレコメンデーション(SR)は、ユーザの動的嗜好を活用し、多様なユーザの興味をモデル化するための多目的学習を取り入れた最近の進歩である。 しかし、ほとんどの多目的SRモデルはノイズの多い暗黙のフィードバックに依存しており、推奨精度を制限している。 LLM(Large Language Model)は、低品質なデータに対する堅牢な推論を提供するが、高い計算コストとSR統合のレイテンシの問題に直面している。 暗黙的行動と明示的意味論的視点を組み合わせたLLMに基づく多目的SRフレームワークを提案する。 Implicit Behavioral Interest Module (IBIM) とExplicit Semantic Interest Module (ESIM) はクラスタリングとプロンプトエンジニアリングによるLCMを使って情報的サンプルからセマンティックな多目的表現を抽出する。 ESIMからの意味的洞察は、モダリティアライメントとセマンティック予測タスクを通じてIBIMの行動表現を強化する。 推論中は、IBIMのみを使用し、LLMのない効率的なレコメンデーションを確実にする。 4つの実世界のデータセットの実験は、フレームワークの有効性と実用性を検証する。

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