論文の概要: Semantic Convergence: Harmonizing Recommender Systems via Two-Stage Alignment and Behavioral Semantic Tokenization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13771v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 12:07:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:45.216312
• Title: Semantic Convergence: Harmonizing Recommender Systems via Two-Stage Alignment and Behavioral Semantic Tokenization
• Title（参考訳）: セマンティック・コンバージェンス:2段階アライメントと行動セマンティック・トークン化によるレコメンダシステムの調和
• Authors: Guanghan Li, Xun Zhang, Yufei Zhang, Yifan Yin, Guojun Yin, Wei Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、歴史的行動からユーザの深い関心を識別する能力を持っている。 従来のレコメンデーションモデルとLLMの長所を調和的に融合する新しいフレームワークを提案する。 我々は、協調的な信号と自然言語意味論の微妙さを整合させることを目的とした、教師付き学習タスクのシリーズを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.47505806629852
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs), endowed with exceptional reasoning capabilities, are adept at discerning profound user interests from historical behaviors, thereby presenting a promising avenue for the advancement of recommendation systems. However, a notable discrepancy persists between the sparse collaborative semantics typically found in recommendation systems and the dense token representations within LLMs. In our study, we propose a novel framework that harmoniously merges traditional recommendation models with the prowess of LLMs. We initiate this integration by transforming ItemIDs into sequences that align semantically with the LLMs space, through the proposed Alignment Tokenization module. Additionally, we design a series of specialized supervised learning tasks aimed at aligning collaborative signals with the subtleties of natural language semantics. To ensure practical applicability, we optimize online inference by pre-caching the top-K results for each user, reducing latency and improving effciency. Extensive experimental evidence indicates that our model markedly improves recall metrics and displays remarkable scalability of recommendation systems.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLMs)は、例外的な推論能力を備えており、歴史的行動から深いユーザの関心を識別し、レコメンデーションシステムの進歩のための有望な道を示す。 しかしながら、レコメンデーションシステムで典型的に見られる疎結合意味論とLLM内の高密度トークン表現との間には、顕著な相違が持続する。 本研究では,従来のレコメンデーションモデルとLLMの長所を調和的に融合させる新しいフレームワークを提案する。 提案するAlignment Tokenizationモジュールを通じて,ItemIDをLLM空間と意味的に整合するシーケンスに変換することで,この統合を開始する。 さらに、協調的な信号と自然言語意味論の微妙さを整合させることを目的とした、教師付き学習タスクのシリーズを設計する。 実際の適用性を確保するため,ユーザ毎のトップK結果の事前キャッシュによるオンライン推論を最適化し,レイテンシの低減と効率の向上を図る。 我々のモデルはリコール指標を著しく改善し,レコメンデーションシステムの大幅な拡張性を示すことを示す。

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