論文の概要: Collaborative Retrieval for Large Language Model-based Conversational Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14137v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 22:47:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:26.890073
• Title: Collaborative Retrieval for Large Language Model-based Conversational Recommender Systems
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく会話レコメンダシステムのための協調検索
• Authors: Yaochen Zhu, Chao Wan, Harald Steck, Dawen Liang, Yesu Feng, Nathan Kallus, Jundong Li,
• Abstract要約: 対話レコメンデーションシステム(CRS)は、ユーザとの対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト対応のユーザの好みに対する理解が優れているため、CRSを強化する。 CRAG(Collaborative Retrieval Augmented Generation for LLM-based CRS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.75265303064654
• License:
• Abstract: Conversational recommender systems (CRS) aim to provide personalized recommendations via interactive dialogues with users. While large language models (LLMs) enhance CRS with their superior understanding of context-aware user preferences, they typically struggle to leverage behavioral data, which have proven to be important for classical collaborative filtering (CF)-based approaches. For this reason, we propose CRAG, Collaborative Retrieval Augmented Generation for LLM-based CRS. To the best of our knowledge, CRAG is the first approach that combines state-of-the-art LLMs with CF for conversational recommendations. Our experiments on two publicly available movie conversational recommendation datasets, i.e., a refined Reddit dataset (which we name Reddit-v2) as well as the Redial dataset, demonstrate the superior item coverage and recommendation performance of CRAG, compared to several CRS baselines. Moreover, we observe that the improvements are mainly due to better recommendation accuracy on recently released movies. The code and data are available at https://github.com/yaochenzhu/CRAG.
• Abstract（参考訳）: 対話レコメンデーションシステム(CRS)は、ユーザとの対話を通じてパーソナライズされたレコメンデーションを提供することを目的としている。 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト対応のユーザ嗜好に関する優れた理解でCRSを強化しますが、従来のコラボレーティブフィルタリング(CF)ベースのアプローチでは重要な行動データを活用するのに苦労しています。 そこで我々は,LCMに基づくCRSのためのCRAG(Collaborative Retrieval Augmented Generation)を提案する。 我々の知る限りでは、CRAGは最新のLLMとCFを組み合わせて会話のレコメンデーションを行う最初のアプローチです。 公開された2つの映画会話レコメンデーションデータセット(Reddit-v2)とRedialデータセット)に関する実験では、いくつかのCRSベースラインと比較して、CRAGの項目カバレッジとレコメンデーションパフォーマンスが優れていることを示した。 また,最近公開された映画の推薦精度が向上していることが主な原因と考えられる。 コードとデータはhttps://github.com/yaochenzhu/CRAGで公開されている。

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