論文の概要: Enhancing Cross-Domain Recommendations with Memory-Optimized LLM-Based User Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13843v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 16:02:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 20:12:10.02232
• Title: Enhancing Cross-Domain Recommendations with Memory-Optimized LLM-Based User Agents
• Title（参考訳）: メモリ最適化LDMに基づくユーザエージェントによるクロスドメイン勧告の強化
• Authors: Jiahao Liu, Shengkang Gu, Dongsheng Li, Guangping Zhang, Mingzhe Han, Hansu Gu, Peng Zhang, Tun Lu, Li Shang, Ning Gu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)ベースのユーザエージェントは、レコメンダシステムを改善する強力なツールとして登場した。 本稿では,2層メモリアーキテクチャと2段階融合機構を備えた新しいフレームワークであるAgentCF++を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.559223475725137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Model (LLM)-based user agents have emerged as a powerful tool for improving recommender systems by simulating user interactions. However, existing methods struggle with cross-domain scenarios due to inefficient memory structures, leading to irrelevant information retention and failure to account for social influence factors such as popularity. To address these limitations, we introduce AgentCF++, a novel framework featuring a dual-layer memory architecture and a two-step fusion mechanism to filter domain-specific preferences effectively. Additionally, we propose interest groups with shared memory, allowing the model to capture the impact of popularity trends on users with similar interests. Through extensive experiments on multiple cross-domain datasets, AgentCF++ demonstrates superior performance over baseline models, highlighting its effectiveness in refining user behavior simulation for recommender systems. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/AgentCF-plus.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのユーザエージェントは,ユーザインタラクションをシミュレートしてレコメンダシステムを改善する強力なツールとして登場した。 しかし、既存の手法は、非効率なメモリ構造のためにドメイン間のシナリオに苦しむため、情報保持と人気などの社会的影響要因を考慮できない。 このような制限に対処するため,ドメイン固有の好みを効果的にフィルタリングする2段階融合機構と2層メモリアーキテクチャを備えた新しいフレームワークであるAgentCF++を紹介した。 さらに,共有記憶を持つ関心グループを提案し,類似した関心を持つユーザに対する人気傾向の影響をモデルが把握できるようにする。 複数のクロスドメインデータセットに関する広範な実験を通じて、AgentCF++はベースラインモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、レコメンデータシステムのユーザ動作シミュレーションを精査する効果を強調している。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/AgentCF-plusで利用可能です。

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