論文の概要: Reason4Rec: Large Language Models for Recommendation with Deliberative User Preference Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02061v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:22:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:02:40.100732
• Title: Reason4Rec: Large Language Models for Recommendation with Deliberative User Preference Alignment
• Title（参考訳）: Reason4Rec: デリバティブなユーザ嗜好アライメントによる推奨のための大規模言語モデル
• Authors: Yi Fang, Wenjie Wang, Yang Zhang, Fengbin Zhu, Qifan Wang, Fuli Feng, Xiangnan He,
• Abstract要約: 本稿では,ユーザの嗜好に関する明確な推論を新たなアライメント目標として組み込んだ,新たなDeliberative Recommendationタスクを提案する。 次にReasoningを利用したRecommenderフレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.11529841118671
• License:
• Abstract: While recent advancements in aligning Large Language Models (LLMs) with recommendation tasks have shown great potential and promising performance overall, these aligned recommendation LLMs still face challenges in complex scenarios. This is primarily due to the current alignment approach focusing on optimizing LLMs to generate user feedback directly, without incorporating deliberation. To overcome this limitation and develop more reliable LLMs for recommendations, we propose a new Deliberative Recommendation task, which incorporates explicit reasoning about user preferences as an additional alignment goal. We then introduce the Reasoning-powered Recommender framework for deliberative user preference alignment, designed to enhance reasoning capabilities by utilizing verbalized user feedback in a step-wise manner to tackle this task. The framework employs collaborative step-wise experts and tailored training strategies for each expert. Experimental results across three real-world datasets demonstrate the rationality of the deliberative task formulation and the superior performance of the proposed framework in improving both prediction accuracy and reasoning quality.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)とレコメンデーションタスクの連携に関する最近の進歩は、大きな可能性と期待できるパフォーマンスを示しているが、これらの整列されたレコメンデーション LLM は、複雑なシナリオにおいて依然として課題に直面している。 これは主に、熟考を取り入れることなく、LCMを最適化してユーザからのフィードバックを直接生成することに焦点を当てた現在のアライメントアプローチが原因である。 この制限を克服し、リコメンデーションのためのより信頼性の高いLCMを開発するために、ユーザー嗜好に関する明確な推論を追加のアライメントゴールとして組み込んだ新しいDeliberative Recommendationタスクを提案する。 次に,この課題に対処するために,言語化されたユーザフィードバックを活用することによって推論能力を高めるために,Reasoningを利用したRecommenderフレームワークを導入する。 このフレームワークには、各専門家のための協調的なステップワイドの専門家と調整されたトレーニング戦略が採用されている。 実世界の3つのデータセットにまたがる実験結果は,予測精度と推論品質の両方を改善する上で,議論的タスク定式化の合理性と,提案フレームワークの優れた性能を示す。

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