論文の概要: Generative Product Recommendations for Implicit Superlative Queries
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18748v1
- Date: Sat, 26 Apr 2025 00:05:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.970174
- Title: Generative Product Recommendations for Implicit Superlative Queries
- Title(参考訳): 急激な過渡的クエリのための生成的製品レコメンデーション
- Authors: Kaustubh D. Dhole, Nikhita Vedula, Saar Kuzi, Giuseppe Castellucci, Eugene Agichtein, Shervin Malmasi,
- Abstract要約: Recommender Systemsでは、ユーザーは「トレイルランニングのためのベストシューズ」のような間接的、曖昧、または不明確なクエリを通じて、最高の製品を求めることが多い。
本研究では,大規模言語モデルがランキングに暗黙の属性を生成できるかを検討するとともに,そのようなクエリの製品レコメンデーションを改善するための理由についても検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.750990820244983
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Recommender Systems, users often seek the best products through indirect, vague, or under-specified queries, such as "best shoes for trail running". Such queries, also referred to as implicit superlative queries, pose a significant challenge for standard retrieval and ranking systems as they lack an explicit mention of attributes and require identifying and reasoning over complex factors. We investigate how Large Language Models (LLMs) can generate implicit attributes for ranking as well as reason over them to improve product recommendations for such queries. As a first step, we propose a novel four-point schema for annotating the best product candidates for superlative queries called SUPERB, paired with LLM-based product annotations. We then empirically evaluate several existing retrieval and ranking approaches on our new dataset, providing insights and discussing their integration into real-world e-commerce production systems.
- Abstract(参考訳): Recommender Systemsでは、ユーザは「トレイルランニングのためのベストシューズ」のような間接的、曖昧、あるいは不明確なクエリを通じて、最高の製品を求めることが多い。
このようなクエリは、参照可能なクエリとも呼ばれるが、属性の明示的な言及がなく、複雑な要素の特定と推論を必要とするため、標準的な検索とランキングシステムにとって大きな課題となる。
本稿では,Large Language Models (LLMs) がランク付けのための暗黙の属性をどうやって生成できるか,また,そのようなクエリに対する製品レコメンデーションを改善するための理由について検討する。
最初のステップとして、LLMベースの製品アノテーションと組み合わせたSUPERBと呼ばれる最上級クエリに対して、最高の製品候補をアノテートするための新しい4点スキーマを提案する。
そして、我々は、新しいデータセット上で既存の検索とランキングのアプローチを経験的に評価し、実世界のeコマース生産システムへの統合についての洞察を提供し、議論する。
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