論文の概要: A Zero-Shot Generalization Framework for LLM-Driven Cross-Domain Sequential Recommendation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19232v1
- Date: Fri, 31 Jan 2025 15:43:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-03 14:02:30.183197
- Title: A Zero-Shot Generalization Framework for LLM-Driven Cross-Domain Sequential Recommendation
- Title（参考訳）: LLM駆動型クロスドメインシーケンスレコメンデーションのためのゼロショット一般化フレームワーク
- Authors: Yunzhe Li, Junting Wang, Hari Sundaram, Zhining Liu,
- Abstract要約: ゼロショットクロスドメインシーケンシャルレコメンデーション(ZCDSR)は、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、目に見えないドメインでの予測を可能にする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、豊富な事前訓練された表現を活用してドメイン間の知識伝達を促進することで、ZCDSRを大幅に改善している。
アイテムレベルとシーケンシャルレベルの両方においてドメイン間のアライメントを改善することで、LCMベースのZCDSRを強化するように設計された新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.512301280728178
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- Abstract: Zero-shot cross-domain sequential recommendation (ZCDSR) enables predictions in unseen domains without the need for additional training or fine-tuning, making it particularly valuable in data-sparse environments where traditional models struggle. Recent advancements in large language models (LLMs) have greatly improved ZCDSR by leveraging rich pretrained representations to facilitate cross-domain knowledge transfer. However, a key challenge persists: domain semantic bias, which arises from variations in vocabulary and content focus across domains. This misalignment leads to inconsistencies in item embeddings and hinders generalization. To address this issue, we propose a novel framework designed to enhance LLM-based ZCDSR by improving cross-domain alignment at both the item and sequential levels. At the item level, we introduce a generalization loss that promotes inter-domain compactness by aligning embeddings of similar items across domains while maintaining intra-domain diversity to preserve unique item characteristics. This prevents embeddings from becoming overly generic while ensuring effective transferability. At the sequential level, we develop a method for transferring user behavioral patterns by clustering user sequences in the source domain and applying attention-based aggregation for target domain inference. This dynamic adaptation of user embeddings allows effective zero-shot recommendations without requiring target-domain interactions. Comprehensive experiments across multiple datasets and domains demonstrate that our framework significantly improves sequential recommendation performance in the ZCDSR setting. By mitigating domain bias and enhancing the transferability of sequential patterns, our method provides a scalable and robust approach for achieving more effective zero-shot recommendations across domains.
- Abstract（参考訳）: ゼロショットクロスドメインシーケンシャルレコメンデーション(ZCDSR)は、追加のトレーニングや微調整を必要とせずに、目に見えないドメインの予測を可能にする。
大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、豊富な事前訓練された表現を活用してドメイン間の知識伝達を促進することで、ZCDSRを大幅に改善している。
ドメインセマンティックバイアス(ドメインセマンティックバイアス)は、語彙のバリエーションと、ドメイン間のコンテンツフォーカスから生じる。
このミスアライメントはアイテム埋め込みの不整合を招き、一般化を妨げる。
この問題に対処するために、アイテムレベルとシーケンシャルレベルのクロスドメインアライメントを改善することにより、LCMベースのZCDSRを強化するように設計された新しいフレームワークを提案する。
アイテムレベルでは、ドメイン間の類似アイテムの埋め込みを整列させ、ドメイン内の多様性を維持してユニークなアイテム特性を維持することで、ドメイン間のコンパクト性を促進する一般化損失を導入する。
これにより、埋め込みが過剰にジェネリックになるのを防ぎ、効果的な転送性を確保することができる。
逐次レベルでは、ソースドメイン内のユーザシーケンスをクラスタリングし、ターゲットドメインの推論にアテンションベースのアグリゲーションを適用することによって、ユーザの行動パターンを転送する手法を開発する。
ユーザ埋め込みの動的な適応は、ターゲットドメイン間の相互作用を必要とせずに、効果的なゼロショットレコメンデーションを可能にする。
複数のデータセットやドメインにわたる総合的な実験により、我々のフレームワークはZCDSR設定におけるシーケンシャルレコメンデーション性能を大幅に改善することを示した。
ドメインバイアスを緩和し、シーケンシャルパターンの転送可能性を高めることにより、ドメイン間のより効率的なゼロショットレコメンデーションを実現するためのスケーラブルでロバストなアプローチを提供する。
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