Fugu-MT 論文翻訳(概要): EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic Integration

論文の概要: EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic Integration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14735v1
Date: Thu, 20 Feb 2025 17:01:57 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-21 14:28:28.015990
Title: EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic Integration
Title（参考訳）: EAGER-LLM:外因性行動・セマンティック統合によるリコメンダとしての大規模言語モデルの実現
Authors: Minjie Hong, Yan Xia, Zehan Wang, Jieming Zhu, Ye Wang, Sihang Cai, Xiaoda Yang, Quanyu Dai, Zhenhua Dong, Zhimeng Zhang, Zhou Zhao,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なレコメンデータシステムの基本バックボーンとしてますます活用されている。 LLMは事前訓練された言語意味論であるが、llm-Backboneを通してゼロから協調意味論を学ぶ。内因性行動情報と内因性行動情報とを非侵襲的に統合するデコーダのみの生成推薦フレームワークであるEAGER-LLMを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 60.47645731801866
License:
Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly leveraged as foundational backbones in the development of advanced recommender systems, offering enhanced capabilities through their extensive knowledge and reasoning. Existing llm-based recommender systems (RSs) often face challenges due to the significant differences between the linguistic semantics of pre-trained LLMs and the collaborative semantics essential for RSs. These systems use pre-trained linguistic semantics but learn collaborative semantics from scratch via the llm-Backbone. However, LLMs are not designed for recommendations, leading to inefficient collaborative learning, weak result correlations, and poor integration of traditional RS features. To address these challenges, we propose EAGER-LLM, a decoder-only llm-based generative recommendation framework that integrates endogenous and exogenous behavioral and semantic information in a non-intrusive manner. Specifically, we propose 1)dual-source knowledge-rich item indices that integrates indexing sequences for exogenous signals, enabling efficient link-wide processing; 2)non-invasive multiscale alignment reconstruction tasks guide the model toward a deeper understanding of both collaborative and semantic signals; 3)an annealing adapter designed to finely balance the model's recommendation performance with its comprehension capabilities. We demonstrate EAGER-LLM's effectiveness through rigorous testing on three public benchmarks.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高度なレコメンデーションシステムの開発において基盤となるバックボーンとしてますます活用され、その広範な知識と推論を通じて機能強化されている。既存のllmベースのレコメンデータシステム(RS)は、事前訓練されたLLMの言語的意味論と、RSに不可欠な協調的意味論との間に大きな違いがあるため、しばしば課題に直面している。これらのシステムは事前訓練された言語意味学を使用するが、llm-Backboneを通してゼロから協調意味学を学ぶ。しかし、LLMはレコメンデーションのために設計されておらず、非効率な協調学習、弱い結果の相関、従来のRS機能の不十分な統合につながる。これらの課題に対処するために,内因性および外因性行動情報と意味情報を非侵襲的に統合したデコーダのみに基づくジェネレーティブレコメンデーションフレームワークであるEAGER-LLMを提案する。具体的には,1)外因性信号のインデクシングシーケンスを統合し,効率的なリンクワイド処理を実現する,2)非侵襲的マルチスケールアライメント再構築タスクを協調的および意味的信号のより深い理解に向けて導く,3)モデルの推奨性能と理解能力との微妙なバランスを図ったアニーリングアダプタを提案する。 EAGER-LLMの有効性を3つの公開ベンチマークで厳密なテストによって実証する。

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