Fugu-MT 論文翻訳(概要): GOT4Rec: Graph of Thoughts for Sequential Recommendation

論文の概要: GOT4Rec: Graph of Thoughts for Sequential Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14922v2
Date: Wed, 23 Apr 2025 01:38:48 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-24 20:25:50.705014
Title: GOT4Rec: Graph of Thoughts for Sequential Recommendation
Title（参考訳）: GOT4Rec:シークエンシャルレコメンデーションのための考えのグラフ
Authors: Zewen Long, Liang Wang, Shu Wu, Qiang Liu, Liang Wang,
Abstract要約: GOT4Recは、思考の推論戦略(GoT)のグラフを利用した、新しいシーケンシャルなレコメンデーション手法である。本手法は,短期的関心事,長期的関心事,他ユーザからの協力的情報という,ユーザ履歴の3つの重要な情報に焦点をあてる。実世界のデータセットに対する大規模な実験は、GOT4Recの有効性を示し、既存の最先端のベースラインを平均37.11%向上させた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.03964361177406
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With their vast open-world knowledge and reasoning abilities, large language models (LLMs) have become a promising tool for sequential recommendation. Researchers have explored various methods to harness these capabilities, but most existing approaches rely on simple input-output prompting, failing to effectively bridge the gap between LLMs' general knowledge and the specific needs of recommendation tasks. While reasoning strategies like chain-of-thought (CoT) have been introduced to enhance performance, they often produce inaccurate recommendations due to underutilized user preference information and insufficient reasoning depth. To address these challenges, we propose GOT4Rec, a novel sequential recommendation method leveraging the graph of thoughts (GoT) reasoning strategy. Our method focuses on three key types of information in user histories: short-term interests, long-term interests and collaborative information from other users. It enables LLMs to reason independently and generate recommendations, subsequently aggregating results to derive final items. This method allows LLMs, with enhanced reasoning capabilities, to better utilize the user sequence information, producing more accurate recommendations and comprehensive explanations. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the effectiveness of GOT4Rec, outperforming existing state-of-the-art baselines with an average improvement of 37.11%. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/GOT4Rec.
Abstract（参考訳）: 膨大なオープンワールド知識と推論能力により、大規模言語モデル(LLM)はシーケンシャルなレコメンデーションのための有望なツールとなっている。研究者はこれらの能力を利用する様々な方法を模索してきたが、既存のほとんどのアプローチは単純なインプット・アウトプット・プロンプトに依存しており、LLMの一般的な知識とレコメンデーション・タスクの特定のニーズとのギャップを効果的に埋めることに失敗した。チェーン・オブ・シークレット(CoT)のような推論戦略は性能を高めるために導入されているが、未使用のユーザ嗜好情報と不十分な推論深度のために、しばしば不正確なレコメンデーションを生成する。これらの課題に対処するために、我々は、思考のグラフ(GoT)推論戦略を利用した新しいシーケンシャルレコメンデーション手法であるGOT4Recを提案する。本手法は,短期的関心事,長期的関心事,他ユーザからの協力的情報という,ユーザ履歴の3つの重要な情報に焦点をあてる。 LLMは独立して推論し、レコメンデーションを生成し、その結果を集約して最終項目を導出することを可能にする。この方法により、LCMは、推論機能を強化し、ユーザシーケンス情報をよりよく利用し、より正確なレコメンデーションと包括的な説明を作成できる。実世界のデータセットに対する大規模な実験は、GOT4Recの有効性を示し、既存の最先端ベースラインを平均37.11%向上させた。私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/GOT4Rec.comで公開されています。

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