論文の概要: Using LLMs to Capture Users' Temporal Context for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08512v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 22:48:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.249017
• Title: Using LLMs to Capture Users' Temporal Context for Recommendation
• Title（参考訳）: LLMを使ってユーザの時間的コンテキストをキャプチャしてレコメンデーションする
• Authors: Milad Sabouri, Masoud Mansoury, Kun Lin, Bamshad Mobasher,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,意味的にリッチでタイムアウェアなユーザプロファイルを生成する手法を提案する。 我々は、新しいエンドツーエンドレコメンデーションアーキテクチャを提案していないが、中核となる貢献は、LLMの有効性の程度を体系的に調査することである。 Movies&TV と Video Games のドメイン間での評価では、LLM の生成したプロファイルは意味的な深さと時間構造を提供するが、コンテキスト対応のレコメンデーションの有効性はユーザーインタラクション履歴の豊かさに特有である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.719862246745416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effective recommender systems demand dynamic user understanding, especially in complex, evolving environments. Traditional user profiling often fails to capture the nuanced, temporal contextual factors of user preferences, such as transient short-term interests and enduring long-term tastes. This paper presents an assessment of Large Language Models (LLMs) for generating semantically rich, time-aware user profiles. We do not propose a novel end-to-end recommendation architecture; instead, the core contribution is a systematic investigation into the degree of LLM effectiveness in capturing the dynamics of user context by disentangling short-term and long-term preferences. This approach, framing temporal preferences as dynamic user contexts for recommendations, adaptively fuses these distinct contextual components into comprehensive user embeddings. The evaluation across Movies&TV and Video Games domains suggests that while LLM-generated profiles offer semantic depth and temporal structure, their effectiveness for context-aware recommendations is notably contingent on the richness of user interaction histories. Significant gains are observed in dense domains (e.g., Movies&TV), whereas improvements are less pronounced in sparse environments (e.g., Video Games). This work highlights LLMs' nuanced potential in enhancing user profiling for adaptive, context-aware recommendations, emphasizing the critical role of dataset characteristics for practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 効果的なレコメンデータシステムは、特に複雑で進化する環境において、動的なユーザー理解を必要とする。 従来のユーザプロファイリングは、一時的な短期的関心や長期的嗜好の持続といった、ユーザの嗜好の微妙で時間的な要因を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて,意味的にリッチでタイムアウェアなユーザプロファイルを生成する手法を提案する。 提案するエンド・ツー・エンド・エンド・レコメンデーションアーキテクチャは提案せず,短期的・長期的嗜好を解消してユーザ・コンテキストのダイナミクスを捉える上で,LLMの有効性の程度を体系的に調査するものである。 このアプローチは、時間的嗜好をレコメンデーションの動的なユーザコンテキストとしてフレーミングすることで、これらの異なるコンテキストコンポーネントを包括的ユーザ埋め込みに適応的に融合させる。 Movies&TV と Video Games のドメイン間での評価では、LCM の生成したプロファイルは意味的な深さと時間構造を提供するが、コンテキスト対応のレコメンデーションの有効性はユーザーインタラクション履歴の豊かさに特有である。 密集したドメイン(例:Movies&TV)では顕著な利得が見られ、一方、スパース環境(例:ビデオゲーム)では改善が顕著でない。 この研究は、適応的でコンテキスト対応のレコメンデーションのためにユーザープロファイリングを強化し、実用的な適用性のためにデータセット特性の重要な役割を強調したLLMのニュアンスドポテンシャルを強調している。

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