論文の概要: RecLM: Recommendation Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19302v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 17:51:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:16.651012
• Title: RecLM: Recommendation Instruction Tuning
• Title（参考訳）: RecLM: Recommendation Instruction Tuning
• Authors: Yangqin Jiang, Yuhao Yang, Lianghao Xia, Da Luo, Kangyi Lin, Chao Huang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルと協調フィルタリングをシームレスに統合するモデル非依存の指導訓練パラダイムを提案する。 提案したRecommendation Language Model (RecLM) は、慎重に設計された強化学習報酬関数により、ユーザの好みの多様性を捕捉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.780484832381994
• License:
• Abstract: Modern recommender systems aim to deeply understand users' complex preferences through their past interactions. While deep collaborative filtering approaches using Graph Neural Networks (GNNs) excel at capturing user-item relationships, their effectiveness is limited when handling sparse data or zero-shot scenarios, primarily due to constraints in ID-based embedding functions. To address these challenges, we propose a model-agnostic recommendation instruction-tuning paradigm that seamlessly integrates large language models with collaborative filtering. Our proposed Recommendation Language Model (RecLM) enhances the capture of user preference diversity through a carefully designed reinforcement learning reward function that facilitates self-augmentation of language models. Comprehensive evaluations demonstrate significant advantages of our approach across various settings, and its plug-and-play compatibility with state-of-the-art recommender systems results in notable performance enhancements.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデータシステムは、過去のインタラクションを通じてユーザの複雑な好みを深く理解することを目的としている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたディープコラボレーティブなフィルタリングアプローチは、ユーザとイテム関係をキャプチャする上で優れているが、その効果は、スパースデータやゼロショットシナリオを扱う場合、主にIDベースの埋め込み関数の制約によって制限される。 これらの課題に対処するために,大規模言語モデルと協調フィルタリングをシームレスに統合するモデルに依存しない指導訓練パラダイムを提案する。 提案するRecommendation Language Model (RecLM) は,言語モデルの自己拡張を容易にする強化学習報酬関数により,ユーザの嗜好の多様性の獲得を促進する。 包括的評価は, 各種設定におけるアプローチの顕著な利点を示し, 最新のレコメンデータシステムとのプラグ・アンド・プレイの互換性は, 顕著な性能向上をもたらす。

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