論文の概要: Solving the Content Gap in Roblox Game Recommendations: LLM-Based Profile Generation and Reranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06802v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 06:30:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:36:20.612647
• Title: Solving the Content Gap in Roblox Game Recommendations: LLM-Based Profile Generation and Reranking
• Title（参考訳）: Roblox Game Recommendationsにおけるコンテンツギャップの解決: LLMによるプロファイル生成と再評価
• Authors: Chen Wang, Xiaokai Wei, Yexi Jiang, Frank Ong, Kevin Gao, Xiao Yu, Zheng Hui, Se-eun Yoon, Philip Yu, Michelle Gong,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ゲーム内のテキストデータを解析することでレコメンデーションシステムを強化する機会を提供する。 本稿では,人間のアノテーションを伴わないゲームにおいて,高品質で構造化されたテキスト機能を生成すること,そしてそれらの機能を検証することで,リコメンデーションの妥当性を向上させること,の2つの課題に対処する。 ゲーム内テキストを抽出し,LLMを用いてジャンルやゲームプレイの目的などの属性を生のプレイヤーのインタラクションから推測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.256631838119102
• License:
• Abstract: With the vast and dynamic user-generated content on Roblox, creating effective game recommendations requires a deep understanding of game content. Traditional recommendation models struggle with the inconsistent and sparse nature of game text features such as titles and descriptions. Recent advancements in large language models (LLMs) offer opportunities to enhance recommendation systems by analyzing in-game text data. This paper addresses two challenges: generating high-quality, structured text features for games without extensive human annotation, and validating these features to ensure they improve recommendation relevance. We propose an approach that extracts in-game text and uses LLMs to infer attributes such as genre and gameplay objectives from raw player interactions. Additionally, we introduce an LLM-based re-ranking mechanism to assess the effectiveness of the generated text features, enhancing personalization and user satisfaction. Beyond recommendations, our approach supports applications such as user engagement-based integrity detection, already deployed in production. This scalable framework demonstrates the potential of in-game text understanding to improve recommendation quality on Roblox and adapt recommendations to its unique, user-generated ecosystem.
• Abstract（参考訳）: Roblox上の巨大でダイナミックなユーザー生成コンテンツによって、効果的なゲームレコメンデーションを作成するには、ゲームコンテンツに対する深い理解が必要である。 伝統的なレコメンデーションモデルは、タイトルや記述のようなゲームテキストの特徴の一貫性のない、まばらな性質に苦しむ。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ゲーム内テキストデータを分析してレコメンデーションシステムを強化する機会を提供する。 本稿では,人間のアノテーションを伴わないゲームにおいて,高品質で構造化されたテキスト機能を生成すること,そしてそれらの機能を検証することで,リコメンデーションの妥当性を向上させること,の2つの課題に対処する。 ゲーム内テキストを抽出し,LLMを用いてジャンルやゲームプレイの目的などの属性を生のプレイヤーのインタラクションから推測する手法を提案する。 さらに,LLMによるテキスト機能の有効性を評価する機構を導入し,パーソナライズとユーザ満足度を高める。 推奨以外にも、当社のアプローチでは、すでに本番環境にデプロイされているユーザエンゲージメントベースの整合性検出などのアプリケーションをサポートしています。 このスケーラブルなフレームワークは、ゲーム内テキスト理解の可能性を示し、Robloxのレコメンデーション品質を改善し、独自のユーザ生成エコシステムにレコメンデーションを適用する。

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