論文の概要: Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08346v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 15:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:48:04.517962
• Title: Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: Graph Foundation Models for Recommendation: 総合的な調査
• Authors: Bin Wu, Yihang Wang, Yuanhao Zeng, Jiawei Liu, Jiashu Zhao, Cheng Yang, Yawen Li, Long Xia, Dawei Yin, Chuan Shi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語を処理し、理解するために設計されており、どちらも非常に効果的で広く採用されている。 最近の研究はグラフ基礎モデル(GFM)に焦点を当てている。 GFM は GNN と LLM の強みを統合し,複雑な RS 問題をより効率的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.70529188101446
• License:
• Abstract: Recommender systems (RS) serve as a fundamental tool for navigating the vast expanse of online information, with deep learning advancements playing an increasingly important role in improving ranking accuracy. Among these, graph neural networks (GNNs) excel at extracting higher-order structural information, while large language models (LLMs) are designed to process and comprehend natural language, making both approaches highly effective and widely adopted. Recent research has focused on graph foundation models (GFMs), which integrate the strengths of GNNs and LLMs to model complex RS problems more efficiently by leveraging the graph-based structure of user-item relationships alongside textual understanding. In this survey, we provide a comprehensive overview of GFM-based RS technologies by introducing a clear taxonomy of current approaches, diving into methodological details, and highlighting key challenges and future directions. By synthesizing recent advancements, we aim to offer valuable insights into the evolving landscape of GFM-based recommender systems.
• Abstract（参考訳）: Recommender System (RS) は、膨大なオンライン情報をナビゲートするための基本的なツールであり、ディープラーニングの進歩は、ランキングの精度を向上させる上でますます重要な役割を担っている。 これらのうち、グラフニューラルネットワーク(GNN)は高階構造情報の抽出に優れており、大きな言語モデル(LLM)は自然言語を処理し理解するために設計されており、どちらも非常に効果的で広く採用されている。 近年,GNN と LLM の強みを統合したグラフ基礎モデル (GFM) に注目が集まっている。 本調査では,現在のアプローチの明確な分類法を導入し,方法論の詳細を掘り下げ,重要な課題と今後の方向性を明らかにすることで,GFMベースのRS技術の概要を概観する。 近年の進歩をシンセサイズすることで,GFMベースのレコメンデータシステムの進化する展望について,貴重な洞察を提供することを目指している。

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