論文の概要: Enhancing User Intent for Recommendation Systems via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10871v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 20:35:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:19:24.317113
• Title: Enhancing User Intent for Recommendation Systems via Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるレコメンデーションシステムにおけるユーザインテントの強化
• Authors: Xiaochuan Xu, Zeqiu Xu, Peiyang Yu, Jiani Wang,
• Abstract要約: DUIPはLSTMネットワークとLLM(Large Language Models)を組み合わせた新しいフレームワークで、ユーザの意図を動的に把握し、パーソナライズされたアイテムレコメンデーションを生成する。 この結果から,DUIPは次世代レコメンデーションシステムにとって有望なアプローチであり,クロスモーダルレコメンデーションとスケーラビリティのさらなる向上の可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recommendation systems play a critical role in enhancing user experience and engagement in various online platforms. Traditional methods, such as Collaborative Filtering (CF) and Content-Based Filtering (CBF), rely heavily on past user interactions or item features. However, these models often fail to capture the dynamic and evolving nature of user preferences. To address these limitations, we propose DUIP (Dynamic User Intent Prediction), a novel framework that combines LSTM networks with Large Language Models (LLMs) to dynamically capture user intent and generate personalized item recommendations. The LSTM component models the sequential and temporal dependencies of user behavior, while the LLM utilizes the LSTM-generated prompts to predict the next item of interest. Experimental results on three diverse datasets ML-1M, Games, and Bundle show that DUIP outperforms a wide range of baseline models, demonstrating its ability to handle the cold-start problem and real-time intent adaptation. The integration of dynamic prompts based on recent user interactions allows DUIP to provide more accurate, context-aware, and personalized recommendations. Our findings suggest that DUIP is a promising approach for next-generation recommendation systems, with potential for further improvements in cross-modal recommendations and scalability.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムは,様々なオンラインプラットフォームにおけるユーザエクスペリエンスとエンゲージメントを高める上で重要な役割を担っている。 CF(Collaborative Filtering)やCBF(Content-Based Filtering)といった従来の手法は、過去のユーザインタラクションやアイテム機能に大きく依存しています。 しかしながら、これらのモデルは、しばしばユーザーの好みの動的で進化する性質を捉えない。 これらの制約に対処するため,LSTMネットワークとLarge Language Models (LLM)を組み合わせた新しいフレームワークであるDUIP(Dynamic User Intent Prediction)を提案し,ユーザ意図を動的に把握し,パーソナライズされた項目推薦を生成する。 LSTMコンポーネントはユーザの行動の逐次的および時間的依存関係をモデル化し、LSLMはLSTM生成プロンプトを使用して次の関心項目を予測する。 ML-1M, Games, Bundleの3つの多様なデータセットによる実験結果から,DUIPはコールドスタート問題とリアルタイムインテント適応の処理能力を示すとともに,幅広いベースラインモデルを上回る性能を示した。 最近のユーザインタラクションに基づいた動的プロンプトの統合により、DUIPはより正確で、コンテキストを認識し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することができる。 この結果から,DUIPは次世代レコメンデーションシステムにとって有望なアプローチであり,クロスモーダルレコメンデーションとスケーラビリティのさらなる向上の可能性が示唆された。

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