論文の概要: Cross-Domain Recommendation Meets Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19862v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 17:25:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:12.615788
• Title: Cross-Domain Recommendation Meets Large Language Models
• Title（参考訳）: Cross-Domain Recommendationが大規模言語モデルに対応
• Authors: Ajay Krishna Vajjala, Dipak Meher, Ziwei Zhu, David S. Rosenblum,
• Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)がコールドスタート問題に対する有望な解決策として登場した。 既存のCDRモデルは複雑なニューラルネットワーク、大規模なデータセット、重要な計算資源に依存している。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の推論機能を活用し,その性能をCDR領域で検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1519384727993582
• License:
• Abstract: Cross-domain recommendation (CDR) has emerged as a promising solution to the cold-start problem, faced by single-domain recommender systems. However, existing CDR models rely on complex neural architectures, large datasets, and significant computational resources, making them less effective in data-scarce scenarios or when simplicity is crucial. In this work, we leverage the reasoning capabilities of large language models (LLMs) and explore their performance in the CDR domain across multiple domain pairs. We introduce two novel prompt designs tailored for CDR and demonstrate that LLMs, when prompted effectively, outperform state-of-the-art CDR baselines across various metrics and domain combinations in the rating prediction and ranking tasks. This work bridges the gap between LLMs and recommendation systems, showcasing their potential as effective cross-domain recommenders.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、シングルドメインレコメンデーションシステムに直面するコールドスタート問題の有望な解決策として登場した。 しかし、既存のCDRモデルは複雑なニューラルネットワークアーキテクチャ、大規模なデータセット、重要な計算資源に依存しているため、データスカースシナリオや単純性が不可欠である場合の効率は低下する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)の推論機能を活用し,複数のドメインペアをまたいだCDRドメインにおけるそれらの性能について検討する。 我々はCDRに適した2つの新しいプロンプト設計を導入し、LLMが評価予測とランキングタスクにおいて、様々な指標とドメインの組み合わせにおいて、最先端のCDRベースラインより優れていることを示す。 この研究はLLMとレコメンデーションシステムのギャップを埋め、効果的なクロスドメインレコメンデーションとしての可能性を示している。

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