論文の概要: AgentCF++: Memory-enhanced LLM-based Agents for Popularity-aware Cross-domain Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13843v2
• Date: Fri, 18 Apr 2025 07:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.352639
• Title: AgentCF++: Memory-enhanced LLM-based Agents for Popularity-aware Cross-domain Recommendations
• Title（参考訳）: AgentCF++: メモリ強化LDMベースのエージェント
• Authors: Jiahao Liu, Shengkang Gu, Dongsheng Li, Guangping Zhang, Mingzhe Han, Hansu Gu, Peng Zhang, Tun Lu, Li Shang, Ning Gu,
• Abstract要約: 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強化するための有望なアプローチとして現れつつある。 本稿では,2段階融合機構と組み合わせた2層メモリアーキテクチャを提案する。 また、関心グループの概念やグループ共有メモリを導入し、類似の関心を持つユーザに対する人気要因の影響をよりよく把握する。
• 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: LLM-based user agents, which simulate user interaction behavior, are emerging as a promising approach to enhancing recommender systems. In real-world scenarios, users' interactions often exhibit cross-domain characteristics and are influenced by others. However, the memory design in current methods causes user agents to introduce significant irrelevant information during decision-making in cross-domain scenarios and makes them unable to recognize the influence of other users' interactions, such as popularity factors. To tackle this issue, we propose a dual-layer memory architecture combined with a two-step fusion mechanism. This design avoids irrelevant information during decision-making while ensuring effective integration of cross-domain preferences. We also introduce the concepts of interest groups and group-shared memory to better capture the influence of popularity factors on users with similar interests. Comprehensive experiments validate the effectiveness of AgentCF++. Our code is available at https://github.com/jhliu0807/AgentCF-plus.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタラクションの振る舞いをシミュレートするLLMベースのユーザエージェントが,レコメンダシステムを強化するための有望なアプローチとして登場している。 現実のシナリオでは、ユーザのインタラクションはドメイン間の特性を示し、他人の影響を受けます。 しかし、現在の手法におけるメモリ設計は、クロスドメインシナリオにおける意思決定において重要な無関係な情報を導入し、人気要因など他のユーザのインタラクションの影響を認識できないようにしている。 この問題に対処するために,2段階融合機構と組み合わせた2層メモリアーキテクチャを提案する。 この設計は、クロスドメイン優先の効果的な統合を確保しつつ、意思決定中に無関係な情報を避ける。 また、関心グループの概念やグループ共有メモリを導入し、類似の関心を持つユーザに対する人気要因の影響をよりよく把握する。 AgentCF++の有効性を総合的に検証する。 私たちのコードはhttps://github.com/jhliu0807/AgentCF-plusで利用可能です。

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