論文の概要: RALLRec: Improving Retrieval Augmented Large Language Model Recommendation with Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06101v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 05:53:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:47.399101
• Title: RALLRec: Improving Retrieval Augmented Large Language Model Recommendation with Representation Learning
• Title（参考訳）: RALLRec: 表現学習による検索強化大言語モデル推薦の改善
• Authors: Jian Xu, Sichun Luo, Xiangyu Chen, Haoming Huang, Hanxu Hou, Linqi Song,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、ユーザの振る舞いを理解するためのレコメンデーションシステムに統合されている。 既存のRAGメソッドは主にテキストのセマンティクスに依存しており、しばしば最も関連性の高い項目を組み込むことができない。 検索強化大言語モデル推薦(RALLRec)のための表現学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.28601381739682
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been integrated into recommendation systems to enhance user behavior comprehension. The Retrieval Augmented Generation (RAG) technique is further incorporated into these systems to retrieve more relevant items and improve system performance. However, existing RAG methods rely primarily on textual semantics and often fail to incorporate the most relevant items, limiting the effectiveness of the systems. In this paper, we propose Representation learning for retrieval-Augmented Large Language model Recommendation (RALLRec). Specifically, we enhance textual semantics by prompting LLMs to generate more detailed item descriptions, followed by joint representation learning of textual and collaborative semantics, which are extracted by the LLM and recommendation models, respectively. Considering the potential time-varying characteristics of user interest, a simple yet effective reranking method is further introduced to capture the dynamics of user preference. We conducted extensive experiments on three real-world datasets, and the evaluation results validated the effectiveness of our method. Code is made public at https://github.com/JianXu95/RALLRec.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、ユーザの振る舞いを理解するためのレコメンデーションシステムに統合されている。 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技術はこれらのシステムにさらに組み込まれ、より関連性の高いアイテムを検索し、システム性能を向上させる。 しかしながら、既存のRAG法は主にテキストのセマンティクスに依存しており、しばしば最も関連性の高い項目を組み込むことができず、システムの有効性を制限している。 本稿では,検索強化大言語モデルレコメンデーション(RALLRec)のための表現学習を提案する。 具体的には, LLMがより詳細な項目記述を生成するように促すことにより, テキスト意味論を強化するとともに, LLM とレコメンデーションモデルによって抽出されたテキスト意味論と協調的意味論の合同表現学習を行う。 ユーザ興味の潜在的時間変化特性を考慮すると、ユーザの嗜好のダイナミクスを捉えるために、単純かつ効果的なリランク法が導入された。 実世界の3つのデータセットについて広範囲に実験を行い,評価結果から本手法の有効性を検証した。 コードはhttps://github.com/JianXu95/RALLRec.comで公開されている。

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