論文の概要: Rethinking LLM-Based Recommendations: A Personalized Query-Driven Parallel Integration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11889v2
• Date: Sun, 14 Sep 2025 08:54:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 15:23:16.056803
• Title: Rethinking LLM-Based Recommendations: A Personalized Query-Driven Parallel Integration
• Title（参考訳）: LLMベースのレコメンデーションを再考する - パーソナライズされたクエリ駆動並列統合
• Authors: Donghee Han, Hwanjun Song, Mun Yong Yi,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルを候補選択から切り離す並列レコメンデーションフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはLLMとレコメンデーションモデルを並列に結合し、各コンポーネントが独立してその強みを活用できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.650609670923732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies have explored integrating large language models (LLMs) into recommendation systems but face several challenges, including training-induced bias and bottlenecks from serialized architecture. To effectively address these issues, we propose a Query-toRecommendation, a parallel recommendation framework that decouples LLMs from candidate pre-selection and instead enables direct retrieval over the entire item pool. Our framework connects LLMs and recommendation models in a parallel manner, allowing each component to independently utilize its strengths without interfering with the other. In this framework, LLMs are utilized to generate feature-enriched item descriptions and personalized user queries, allowing for capturing diverse preferences and enabling rich semantic matching in a zero-shot manner. To effectively combine the complementary strengths of LLM and collaborative signals, we introduce an adaptive reranking strategy. Extensive experiments demonstrate an improvement in performance up to 57%, while also improving the novelty and diversity of recommendations.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模言語モデル(LLM)をレコメンデーションシステムに統合する研究が進められているが、トレーニングによるバイアスやシリアライズドアーキテクチャのボトルネックなど、いくつかの課題に直面している。 これらの問題を効果的に解決するために、クエリー・to・レコメンデーション(Query-to-Recommendation)という並列レコメンデーション・フレームワークを提案する。 本フレームワークはLLMとレコメンデーションモデルを並列に結合し,各コンポーネントが相互に干渉することなく,その強度を独立して利用できるようにする。 このフレームワークでは、LLMを使用して機能豊富な項目記述とパーソナライズされたユーザクエリを生成し、多様な好みをキャプチャし、ゼロショットでリッチなセマンティックマッチングを可能にする。 LLMと協調信号の相補的強度を効果的に組み合わせるために,適応的再ランク戦略を導入する。 大規模な実験では、パフォーマンスが最大57%向上し、新規性とレコメンデーションの多様性が向上した。

関連論文リスト

• Evaluating Position Bias in Large Language Model Recommendations [3.430780143519032]
  大規模言語モデル(LLM)は、リコメンデーションタスクのための汎用ツールとして、ますます研究されている。 LLMをベースとした推薦モデルは位置バイアスに悩まされ、その場合、プロンプト内の候補項目の順序がLLMの推薦に不均等に影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,LLMレコメンデーションモデルにおける位置バイアスを軽減するための新たなプロンプト戦略であるRightingをIterative Selection経由で導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T03:30:26Z)
• Large Language Models are Demonstration Pre-Selectors for Themselves [57.101804269100185]
  大規模言語モデル(LLM)を備えたインコンテキスト学習(ICL)は、トレーニングデータ全体から数ショットのデモを選択することで、強力な数ショットのパフォーマンスを提供する。 FEw yet Essential Demonstration prE-selectoRは、デモの代表的なサブセットを特定する新しい事前選択フレームワークである。 FEwでもEssential Demonstration prE-selectoRは、パフォーマンスを維持しながら、トレーニングデータのサイズを20%以上削減できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T12:29:03Z)
• Self-Calibrated Listwise Reranking with Large Language Models [137.6557607279876]
  大規模言語モデル (LLM) はシーケンシャル・ツー・シーケンス・アプローチによってタスクのランク付けに使用されている。 この階調のパラダイムは、より大きな候補集合を反復的に扱うためにスライディングウインドウ戦略を必要とする。 そこで本稿では,LLMを用いた自己校正リストのランク付け手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T10:31:31Z)
• Enhancing ID-based Recommendation with Large Language Models [47.14302346325941]
  我々は"LLM for ID-based Recommendation"(LLM4IDRec)と呼ばれる先駆的なアプローチを導入する。 この革新的なアプローチは、IDデータにのみ依存しながらLLMの機能を統合することで、以前のテキストデータへの依存から逸脱する。 LLM4IDRecアプローチの有効性を3つの広く利用されているデータセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T12:43:12Z)
• STAR: A Simple Training-free Approach for Recommendations using Large Language Models [36.18841135511487]
  現在の最先端の手法は、最適な結果を得るために微調整された大規模言語モデル(LLM)に依存している。 LLMを利用するフレームワークを提案し、微調整を必要とせずに様々なレコメンデーションタスクに適用できる。 The method achieves Hits@10 performance of +23.8% on Beauty, +37.5% on Toys & Games, and -1.8% on Sports & Outdoors。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T19:34:40Z)
• On Speeding Up Language Model Evaluation [48.51924035873411]
  我々はこの空間を探索するために$textitadaptive$アプローチを提案する。 我々は、マルチアームの包帯に頼り、次の(メソッド、バリデーションサンプル)ペアを順次識別して評価する。 典型的資源の5～15%のみを用いて,トップパフォーマンスの手法を同定できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T17:48:42Z)
• Improve Temporal Awareness of LLMs for Sequential Recommendation [61.723928508200196]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い汎用タスクを解く際、印象的なゼロショット能力を示した。 LLMは時間的情報の認識と利用に不足しており、シーケンシャルなデータの理解を必要とするタスクではパフォーマンスが悪い。 LLMに基づくシーケンシャルレコメンデーションのために、歴史的相互作用の中で時間情報を利用する3つのプロンプト戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-05T00:21:26Z)
• Efficient and Responsible Adaptation of Large Language Models for Robust Top-k Recommendations [11.004673022505566]
  何百万というユーザの長いクエリは、大規模言語モデルのパフォーマンスを低下させ、推奨することができる。 本稿では,大規模言語モデルと従来のレコメンデーションシステムの両方の機能を利用するハイブリッドタスク割り当てフレームワークを提案する。 実世界の3つのデータセットによる結果から,弱い利用者の減少と,サブ人口に対するRSのロバスト性の向上が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T19:11:47Z)
• How to Train Data-Efficient LLMs [56.41105687693619]
  事前学習言語モデル(LLM)に対するデータ効率のアプローチについて検討する。 Ask-LLMと密度サンプリングがそれぞれのカテゴリで最適であることがわかった。 何百もの評価タスクと事前学習作業を含む19個のサンプルを比較したところ,Ask-LLMと密度がそれぞれのカテゴリで最適な方法であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T02:27:57Z)
• Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL [62.824464372594576]
  ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。 このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。 本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:12:52Z)
• MLLM-DataEngine: An Iterative Refinement Approach for MLLM [62.30753425449056]
  本稿では,データ生成,モデルトレーニング,評価を橋渡しする新しいクローズドループシステムを提案する。 各ループ内で、MLLM-DataEngineはまず評価結果に基づいてモデルの弱点を分析する。 ターゲットとして,異なる種類のデータの比率を調整する適応型バッドケースサンプリングモジュールを提案する。 品質については、GPT-4を用いて、各データタイプで高品質なデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T01:41:04Z)
• ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation [43.270424225285105]
  ゼロショットと少数ショットのレコメンデーションタスクのために、純粋に大きな言語モデルを適応し、強化することに重点を置いています。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方でレコメンデーションタスクを行うRetrieval-enhanced Large Language Model (ReLLa)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-22T02:25:04Z)
• Large Language Models are Effective Text Rankers with Pairwise Ranking Prompting [65.00288634420812]
  Pairwise Ranking Prompting (PRP)は、大規模言語モデル(LLM)の負担を大幅に軽減する手法である。 本研究は,中等級のオープンソースLCMを用いた標準ベンチマークにおいて,最先端のランク付け性能を達成した文献としては初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T11:32:25Z)
• PALR: Personalization Aware LLMs for Recommendation [7.407353565043918]
  PALRは、ユーザ履歴の振る舞い(クリック、購入、評価など)と大きな言語モデル(LLM)を組み合わせることで、ユーザの好むアイテムを生成することを目的としている。 我々のソリューションは、様々なシーケンシャルなレコメンデーションタスクにおいて最先端のモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T17:21:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。