論文の概要: Language Model Evolutionary Algorithms for Recommender Systems: Benchmarks and Algorithm Comparisons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10697v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 04:35:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:01.147649
• Title: Language Model Evolutionary Algorithms for Recommender Systems: Benchmarks and Algorithm Comparisons
• Title（参考訳）: リコメンダシステムのための言語モデル進化アルゴリズム:ベンチマークとアルゴリズムの比較
• Authors: Jiao Liu, Zhu Sun, Shanshan Feng, Yew-Soon Ong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は進化的アルゴリズム(EA)の機能を大幅に強化した 我々は,LSMベースのEAの性能を評価するために,RSBenchというベンチマーク問題セットを導入し,プロンプト最適化を提案する。 確立されたEAフレームワークに基づく3つのLCMベースのEAを開発し、RSBenchを用いてその性能を実験的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.70598394905857
• License:
• Abstract: In the evolutionary computing community, the remarkable language-handling capabilities and reasoning power of large language models (LLMs) have significantly enhanced the functionality of evolutionary algorithms (EAs), enabling them to tackle optimization problems involving structured language or program code. Although this field is still in its early stages, its impressive potential has led to the development of various LLM-based EAs. To effectively evaluate the performance and practical applicability of these LLM-based EAs, benchmarks with real-world relevance are essential. In this paper, we focus on LLM-based recommender systems (RSs) and introduce a benchmark problem set, named RSBench, specifically designed to assess the performance of LLM-based EAs in recommendation prompt optimization. RSBench emphasizes session-based recommendations, aiming to discover a set of Pareto optimal prompts that guide the recommendation process, providing accurate, diverse, and fair recommendations. We develop three LLM-based EAs based on established EA frameworks and experimentally evaluate their performance using RSBench. Our study offers valuable insights into the application of EAs in LLM-based RSs. Additionally, we explore key components that may influence the overall performance of the RS, providing meaningful guidance for future research on the development of LLM-based EAs in RSs.
• Abstract（参考訳）: 進化的コンピューティングコミュニティでは、大きな言語モデル(LLM)の顕著な言語処理能力と推論能力が進化的アルゴリズム(EA)の機能を大幅に強化し、構造化言語やプログラムコードに関わる最適化問題に対処することが可能になった。 この分野はまだ初期段階にあるが、その印象的なポテンシャルは様々なLLMベースのEAの開発に繋がった。 LLMベースのEAの性能と実用性を効果的に評価するためには、実世界の関連性のあるベンチマークが不可欠である。 本稿では, LLM ベースのレコメンデータシステム (RS) に焦点をあて, RSBench というベンチマーク問題を導入する。 RSBench氏はセッションベースのレコメンデーションを強調し、レコメンデーションプロセスをガイドし、正確で多様性があり、公正なレコメンデーションを提供するパレートの最適なプロンプトのセットを見つけることを目指している。 確立されたEAフレームワークに基づく3つのLCMベースのEAを開発し、RSBenchを用いてその性能を実験的に評価する。 我々の研究は、LLMベースのRSにおけるEAの応用に関する貴重な知見を提供する。 さらに、我々は、RSの全体的な性能に影響を与える可能性のある重要なコンポーネントを探求し、将来のRSにおけるLLMベースのEAの開発について、有意義なガイダンスを提供する。

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