論文の概要: Prompt-Based LLMs for Position Bias-Aware Reranking in Personalized Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04948v2
• Date: Tue, 27 May 2025 02:44:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.11139
• Title: Prompt-Based LLMs for Position Bias-Aware Reranking in Personalized Recommendations
• Title（参考訳）: パーソナライズされたレコメンデーションにおける位置バイアス認識のためのプロンプト型LCM
• Authors: Md Aminul Islam, Ahmed Sayeed Faruk,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、プロンプトベースのレコメンデーションに採用されている。 LLMは、限られたコンテキストウィンドウサイズ、非効率なポイントワイドおよびペアワイドプロンプト、リストワイドランキングの扱いの難しさといった制限に直面している。 本稿では,従来のレコメンデーションモデルとLLMを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recommender systems are essential for delivering personalized content across digital platforms by modeling user preferences and behaviors. Recently, large language models (LLMs) have been adopted for prompt-based recommendation due to their ability to generate personalized outputs without task-specific training. However, LLM-based methods face limitations such as limited context window size, inefficient pointwise and pairwise prompting, and difficulty handling listwise ranking due to token constraints. LLMs can also be sensitive to position bias, as they may overemphasize earlier items in the prompt regardless of their true relevance. To address and investigate these issues, we propose a hybrid framework that combines a traditional recommendation model with an LLM for reranking top-k items using structured prompts. We evaluate the effects of user history reordering and instructional prompts for mitigating position bias. Experiments on MovieLens-100K show that randomizing user history improves ranking quality, but LLM-based reranking does not outperform the base model. Explicit instructions to reduce position bias are also ineffective. Our evaluations reveal limitations in LLMs' ability to model ranking context and mitigate bias. Our code is publicly available at https://github.com/aminul7506/LLMForReRanking.
• Abstract（参考訳）: レコメンダシステムは、ユーザの好みや振る舞いをモデル化することによって、デジタルプラットフォーム全体でパーソナライズされたコンテンツを配信するために不可欠である。 近年,タスク固有のトレーニングを使わずにパーソナライズされたアウトプットを生成する能力から,プロンプトベースのレコメンデーションに大規模言語モデル(LLM)が採用されている。 しかし、LLMベースの手法では、コンテキストウィンドウサイズが制限されたり、ポイントワイドとペアワイドのプロンプトが非効率であったり、トークン制約によるリストワイドランキングの扱いが困難であったりといった制限に直面している。 LLMは位置バイアスにも敏感であり、それらの真の関連性に関係なく、プロンプトの前の項目を過度に強調する可能性がある。 これらの問題に対処し,検討するために,構造化プロンプトを用いてトップk項目を再ランク付けするLLMと,従来のレコメンデーションモデルを組み合わせたハイブリッドフレームワークを提案する。 位置バイアス軽減のためのユーザ履歴のリオーダーと指導的プロンプトの効果を評価する。 MovieLens-100Kの実験では、ユーザ履歴のランダム化はランキング品質を改善するが、LLMベースのリランクはベースモデルを上回るものではない。 位置バイアスを減らすための明示的な指示も効果がない。 評価の結果,LLMがランキングコンテキストをモデル化し,バイアスを軽減する能力の限界が明らかになった。 私たちのコードはhttps://github.com/aminul7506/LLMForReRankingで公開されています。

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