論文の概要: A Survey on Large Language Models in Multimodal Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09777v1
• Date: Wed, 14 May 2025 20:15:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.097951
• Title: A Survey on Large Language Models in Multimodal Recommender Systems
• Title（参考訳）: マルチモーダルレコメンダシステムにおける大規模言語モデルの検討
• Authors: Alejo Lopez-Avila, Jinhua Du,
• Abstract要約: マルチモーダルレコメンデータシステム(MRS)は、テキスト、画像、構造化情報などの異種ユーザやアイテムデータを統合し、レコメンデーション性能を高める。 大規模言語モデル(LLM)の出現は、意味論的推論、文脈内学習、動的入力処理を可能にすることで、MSSに新たな機会をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.55768790532133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal recommender systems (MRS) integrate heterogeneous user and item data, such as text, images, and structured information, to enhance recommendation performance. The emergence of large language models (LLMs) introduces new opportunities for MRS by enabling semantic reasoning, in-context learning, and dynamic input handling. Compared to earlier pre-trained language models (PLMs), LLMs offer greater flexibility and generalisation capabilities but also introduce challenges related to scalability and model accessibility. This survey presents a comprehensive review of recent work at the intersection of LLMs and MRS, focusing on prompting strategies, fine-tuning methods, and data adaptation techniques. We propose a novel taxonomy to characterise integration patterns, identify transferable techniques from related recommendation domains, provide an overview of evaluation metrics and datasets, and point to possible future directions. We aim to clarify the emerging role of LLMs in multimodal recommendation and support future research in this rapidly evolving field.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルレコメンデータシステム(MRS)は、テキスト、画像、構造化情報などの異種ユーザやアイテムデータを統合し、レコメンデーション性能を高める。 大規模言語モデル(LLM)の出現は、意味論的推論、文脈内学習、動的入力処理を可能にすることで、MSSに新たな機会をもたらす。 以前の訓練済み言語モデル(PLM)と比較すると、LLMは柔軟性と汎用性を提供するが、スケーラビリティやモデルのアクセシビリティに関する課題も導入している。 本稿では, LLM と MRS の交差点における最近の研究を概観し, ストラテジー, 微調整方法, データ適応技術に焦点をあてる。 本稿では,統合パターンの特徴付け,関連するレコメンデーションドメインからの転送可能なテクニックの特定,評価指標とデータセットの概要,将来的な方向性を示すための新たな分類法を提案する。 我々は,マルチモーダルレコメンデーションにおけるLLMの役割を明らかにするとともに,この急速に発展する分野における今後の研究を支援することを目的とする。

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