論文の概要: Personalized Causal Graph Reasoning for LLMs: A Case Study on Dietary Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00134v2
• Date: Wed, 28 May 2025 17:18:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.367332
• Title: Personalized Causal Graph Reasoning for LLMs: A Case Study on Dietary Recommendations
• Title（参考訳）: LLMのためのパーソナライズされた因果グラフ推論:食事勧告を事例として
• Authors: Zhongqi Yang, Amir Rahmani,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを強化するエージェントフレームワークとしてパーソナライズされた因果グラフ推論を提案する。 本研究は, 食生活の暗黙的な影響による個人的推論を必要とする栄養指向の食事レコメンデーションのケーススタディで評価した。 以上の結果から, 提案手法は, 3つの時間窓にまたがる平均グルコースiAUCを減らすために, パーソナライズされたダイエットレコメンデーションを効率的に提供できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) effectively leverage common-sense knowledge for general reasoning, yet they struggle with personalized reasoning when tasked with interpreting multifactor personal data. This limitation restricts their applicability in domains that require context-aware decision-making tailored to individuals. This paper introduces Personalized Causal Graph Reasoning as an agentic framework that enhances LLM reasoning by incorporating personal causal graphs derived from data of individuals. These graphs provide a foundation that guides the LLM's reasoning process. We evaluate it on a case study on nutrient-oriented dietary recommendations, which requires personal reasoning due to the implicit unique dietary effects. We propose a counterfactual evaluation to estimate the efficiency of LLM-recommended foods for glucose management. Results demonstrate that the proposed method efficiently provides personalized dietary recommendations to reduce average glucose iAUC across three time windows, which outperforms the previous approach. LLM-as-a-judge evaluation results indicate that our proposed method enhances personalization in the reasoning process.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、一般的な推論のために常識的な知識を効果的に活用するが、多要素の個人データを解釈するタスクを行う場合、パーソナライズされた推論に苦労する。 この制限は、個人に適したコンテキスト対応の意思決定を必要とする領域における適用性を制限する。 本稿では,個人データから派生した個人用因果グラフを取り入れ,LSM推論を強化するエージェントフレームワークとしてパーソナライズされた因果グラフ推論を提案する。 これらのグラフは、LLMの推論プロセスのガイドとなる基盤を提供する。 本研究は, 食生活の暗黙的な影響による個人的推論を必要とする栄養指向の食事レコメンデーションのケーススタディで評価した。 グルコース管理のためのLCM推奨食品の効率を推定するために, 逆効果評価法を提案する。 以上の結果から, 提案手法は, 3つの時間窓にまたがる平均グルコースiAUCを減らし, 従来よりも優れた食生活を効率よく提供できることが示唆された。 LLM-as-a-judge 評価の結果,提案手法は推論過程におけるパーソナライズを高めることが示唆された。

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