論文の概要: InstructAgent: Building User Controllable Recommender via LLM Agent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14662v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 15:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:28:30.768498
• Title: InstructAgent: Building User Controllable Recommender via LLM Agent
• Title（参考訳）: InstructAgent: LLM Agentによるユーザ制御可能なレコメンダの構築
• Authors: Wujiang Xu, Yunxiao Shi, Zujie Liang, Xuying Ning, Kai Mei, Kun Wang, Xi Zhu, Min Xu, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,エージェントがユーザとレコメンダシステムの間の保護シールドとして機能する,新しいユーザエージェントプラットフォームパラダイムを提案する。 この目的のために、まず4つのレコメンデーションデータセットを構築します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.289547118795674
• License:
• Abstract: Traditional recommender systems usually take the user-platform paradigm, where users are directly exposed under the control of the platform's recommendation algorithms. However, the defect of recommendation algorithms may put users in very vulnerable positions under this paradigm. First, many sophisticated models are often designed with commercial objectives in mind, focusing on the platform's benefits, which may hinder their ability to protect and capture users' true interests. Second, these models are typically optimized using data from all users, which may overlook individual user's preferences. Due to these shortcomings, users may experience several disadvantages under the traditional user-platform direct exposure paradigm, such as lack of control over the recommender system, potential manipulation by the platform, echo chamber effects, or lack of personalization for less active users due to the dominance of active users during collaborative learning. Therefore, there is an urgent need to develop a new paradigm to protect user interests and alleviate these issues. Recently, some researchers have introduced LLM agents to simulate user behaviors, these approaches primarily aim to optimize platform-side performance, leaving core issues in recommender systems unresolved. To address these limitations, we propose a new user-agent-platform paradigm, where agent serves as the protective shield between user and recommender system that enables indirect exposure. To this end, we first construct four recommendation datasets, denoted as $\dataset$, along with user instructions for each record.
• Abstract（参考訳）: 従来のレコメンデーションシステムは、通常、ユーザーがプラットフォームレコメンデーションアルゴリズムの制御下で直接露出される、ユーザープラットフォームパラダイムを取り入れている。 しかし、レコメンデーションアルゴリズムの欠陥により、ユーザはこのパラダイムの下で非常に脆弱な立場に置かれる可能性がある。 第一に、多くの洗練されたモデルは、しばしば商業目的を念頭に設計され、プラットフォームの利点に重点を置いている。 第二に、これらのモデルは典型的にはすべてのユーザのデータを使って最適化され、個々のユーザの好みを見落としてしまう可能性がある。 これらの欠点により、ユーザーは、レコメンデータシステムの制御の欠如、プラットフォームによる潜在的操作、エコーチャンバー効果の欠如、そして、協調学習中のアクティブユーザの支配による、アクティブでないユーザに対するパーソナライゼーションの欠如など、従来のユーザプラットフォーム直接露出パラダイムの下で、いくつかの欠点を経験することができる。 したがって、ユーザの関心を守り、これらの問題を緩和するための新しいパラダイムを開発する必要がある。 近年、ユーザ動作をシミュレートするためにLLMエージェントを導入した研究者もいるが、これらのアプローチは主にプラットフォーム側のパフォーマンスを最適化することを目的としており、推奨システムの中核的な問題は未解決のままである。 これらの制約に対処するために,エージェントがユーザとリコメンダシステムの間の保護シールドとして機能し,間接露光を可能にする新しいユーザエージェントプラットフォームパラダイムを提案する。 この目的のために、まず4つのレコメンデーションデータセットを構築します。

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