論文の概要: HARec: Hyperbolic Graph-LLM Alignment for Exploration and Exploitation in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13865v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 06:01:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:54.003673
• Title: HARec: Hyperbolic Graph-LLM Alignment for Exploration and Exploitation in Recommender Systems
• Title（参考訳）: HARec: Recommenderシステムにおける探索と爆発のためのハイパーボリックグラフ-LLMアライメント
• Authors: Qiyao Ma, Menglin Yang, Mingxuan Ju, Tong Zhao, Neil Shah, Rex Ying,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパーボリック空間におけるテキスト記述とユーザ・イテム協調情報を整合させるハイパーボリック表現学習フレームワークであるHARecを提案する。 本フレームワークでは,(1) より優れた階層表現を実現する階層型グラフ-llmアライメント機構,(2) ユーザ調整可能な探索・探索のトレードオフを容易にする双曲型階層木構造を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.43693025937088
• License:
• Abstract: Modern recommendation systems often create information cocoons, limiting users' exposure to diverse content. To enhance user experience, a crucial challenge is developing systems that can balance content exploration and exploitation, allowing users to adjust their recommendation preferences. Intuitively, this balance can be achieved through a tree-structured representation, where depth search facilitates exploitation and breadth search enables exploration. However, current works face two challenges to achieve this target: (1) Euclidean methods fail to fully capture hierarchical structures and lack flexibility in balancing exploration-exploitation, while (2) hyperbolic approaches, despite better hierarchical modeling, suffer from insufficient semantic alignment due to their reliance on Euclidean text encoders. To address these challenges, we propose HARec, a hyperbolic representation learning framework that jointly aligns user-item collaborative information with textual descriptions in hyperbolic space. Our framework introduces two key technique novelty: (1) a hierarchical-aware graph-llm alignment mechanism that enables better hierarchical representation, and (2) a hyperbolic hierarchical tree structure that facilitates user-adjustable exploration-exploitation trade-offs. Extensive experiments demonstrate that HARec consistently outperforms both Euclidean and hyperbolic baselines, achieving up to 5.49% improvement in utility metrics and 11.39% increase in diversity metrics.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデーションシステムは、しばしば情報のココーンを生成し、ユーザの多様なコンテンツへの露出を制限する。 ユーザエクスペリエンスを向上させるために、コンテンツ探索とエクスプロイトのバランスをとるシステムを開発することが重要な課題である。 直感的には、このバランスは木構造表現によって達成され、深度探索は利用を促進し、幅探索は探索を可能にする。 しかし,本研究は,(1)ユークリッドの手法が階層構造を完全に捉えることができず,探索・探索のバランスの柔軟性が欠如していること,(2)階層的モデリングが優れているにもかかわらず,ユークリッドのテキストエンコーダに依存しているため,意味的アライメントが不十分なこと,の2つの課題に直面している。 これらの課題に対処するために,HARecというハイパーボリックな表現学習フレームワークを提案する。 本フレームワークでは,(1) より優れた階層表現を実現する階層型グラフ-llmアライメント機構,(2) ユーザ調整可能な探索・探索のトレードオフを容易にする双曲型階層木構造を導入している。 大規模な実験では、HARecはユークリッドベースラインと双曲ベースラインの両方を一貫して上回り、ユーティリティメトリクスが5.49%、多様性メトリクスが11.39%向上している。

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