論文の概要: What LLMs Miss in Recommendations: Bridging the Gap with Retrieval-Augmented Collaborative Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20730v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 00:54:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 13:54:39.446398
• Title: What LLMs Miss in Recommendations: Bridging the Gap with Retrieval-Augmented Collaborative Signals
• Title（参考訳）: LLMがレコメンデーションで見逃したこと:検索機能強化された協調信号でギャップを埋める
• Authors: Shahrooz Pouryousef, Ali Montazeralghaem,
• Abstract要約: ユーザとイテムのインタラクションには、多くの成功したレコメンデーションシステムのバックボーンを形成する、リッチなコラボレーティブなシグナルが含まれている。 大規模言語モデル(LLM)がこの種類の協調的な情報を効果的に説明できるかどうかは不明だ。 構造化された相互作用データにそれらの予測を基礎づけることによりLLMを強化する単純な検索拡張生成(RAG)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.297070083645049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: User-item interactions contain rich collaborative signals that form the backbone of many successful recommender systems. While recent work has explored the use of large language models (LLMs) for recommendation, it remains unclear whether LLMs can effectively reason over this type of collaborative information. In this paper, we conduct a systematic comparison between LLMs and classical matrix factorization (MF) models to assess LLMs' ability to leverage user-item interaction data. We further introduce a simple retrieval-augmented generation (RAG) method that enhances LLMs by grounding their predictions in structured interaction data. Our experiments reveal that current LLMs often fall short in capturing collaborative patterns inherent to MF models, but that our RAG-based approach substantially improves recommendation quality-highlighting a promising direction for future LLM-based recommenders.
• Abstract（参考訳）: ユーザとイテムのインタラクションには、多くの成功したレコメンデータシステムのバックボーンを形成する、リッチなコラボレーティブなシグナルが含まれている。 近年, 大規模言語モデル (LLM) を推薦に用いた研究が進められているが, LLM がこのような協調的な情報を効果的に活用できるかどうかは不明である。 本稿では,LLMと古典行列分解(MF)モデルとの系統的比較を行い,LLMのユーザ・イテム相互作用データを活用する能力を評価する。 さらに、構造化された相互作用データにそれらの予測を基礎付け、LLMを強化する単純な検索拡張生成(RAG)手法を導入する。 我々の実験では、現在のLLMはMFモデル固有の協調パターンを捉えるのに不足することが多いが、RAGベースのアプローチにより、将来のLLMベースのレコメンデータにとって有望な推奨品質のハイライトが大幅に改善されることが判明した。

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