論文の概要: Bridging Conversational and Collaborative Signals for Conversational Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06949v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 19:53:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:39:27.021217
• Title: Bridging Conversational and Collaborative Signals for Conversational Recommendation
• Title（参考訳）: 対話レコメンデーションのためのブリッジング会話信号と協調信号
• Authors: Ahmad Bin Rabiah, Nafis Sadeq, Julian McAuley,
• Abstract要約: Reddit-ML32Mは、MovieLens 32M上での対話とredditの会話をリンクするデータセットである。 Reddit-ML32M を用いて LLM 生成したレコメンデーションを CF 埋め込みと整合させる LLM ベースのフレームワークを提案する。 このアプローチは、ヒットレートの12.32%の増加、NDCGの9.9%の改善など、一貫した改善を実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.222272483923714
• License:
• Abstract: Conversational recommendation systems (CRS) leverage contextual information from conversations to generate recommendations but often struggle due to a lack of collaborative filtering (CF) signals, which capture user-item interaction patterns essential for accurate recommendations. We introduce Reddit-ML32M, a dataset that links reddit conversations with interactions on MovieLens 32M, to enrich item representations by leveraging collaborative knowledge and addressing interaction sparsity in conversational datasets. We propose an LLM-based framework that uses Reddit-ML32M to align LLM-generated recommendations with CF embeddings, refining rankings for better performance. We evaluate our framework against three sets of baselines: CF-based recommenders using only interactions from CRS tasks, traditional CRS models, and LLM-based methods relying on conversational context without item representations. Our approach achieves consistent improvements, including a 12.32% increase in Hit Rate and a 9.9% improvement in NDCG, outperforming the best-performing baseline that relies on conversational context but lacks collaborative item representations.
• Abstract（参考訳）: 会話レコメンデーションシステム(CRS)は、会話からコンテキスト情報を利用してレコメンデーションを生成するが、コラボレーティブフィルタリング(CF)信号が欠如しているためにしばしば苦労する。 Reddit-ML32Mは,MineLens 32M上でのインタラクションとレッドディットの会話をリンクするデータセットで,協調的な知識を活用し,対話型データセットにおけるインタラクションの疎結合に対処することで,アイテム表現を充実させる。 Reddit-ML32M を用いて LLM 生成したレコメンデーションを CF 埋め込みと整合させる LLM ベースのフレームワークを提案する。 CF-based recommender using interaction from CRS task, traditional CRS model, and LLM-based method based on conversational context without items representations。 提案手法は,12.32%のヒット率向上,9.9%のNDCG向上など,一貫した改善を実現している。

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