論文の概要: RecMind: LLM-Enhanced Graph Neural Networks for Personalized Consumer Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06286v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 02:15:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.940521
• Title: RecMind: LLM-Enhanced Graph Neural Networks for Personalized Consumer Recommendations
• Title（参考訳）: RecMind:パーソナライズされたコンシューマレコメンデーションのためのLLM強化グラフニューラルネットワーク
• Authors: Chang Xue, Youwei Lu, Chen Yang, Jinming Xing,
• Abstract要約: パーソナライゼーションは,ストリーミング,ショッピング,ウェアラブル,音声といった,コンシューマテクノロジのコア機能です。 本稿では、モノリシックなランク付けの前に言語モデルを優先として扱うLLM強化グラフレコメンデータであるRecMindを紹介する。 YelpとAmazon-Electronicsでは、RecMindが報告されている8つの指標すべてに対して、強力なベースラインに対して、+4.53%(Recall@40)と+4.01%(NDCG@40)の相対的な改善を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9556834179471867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalization is a core capability across consumer technologies, streaming, shopping, wearables, and voice, yet it remains challenged by sparse interactions, fast content churn, and heterogeneous textual signals. We present RecMind, an LLM-enhanced graph recommender that treats the language model as a preference prior rather than a monolithic ranker. A frozen LLM equipped with lightweight adapters produces text-conditioned user/item embeddings from titles, attributes, and reviews; a LightGCN backbone learns collaborative embeddings from the user-item graph. We align the two views with a symmetric contrastive objective and fuse them via intra-layer gating, allowing language to dominate in cold/long-tail regimes and graph structure to stabilize rankings elsewhere. On Yelp and Amazon-Electronics, RecMind attains the best results on all eight reported metrics, with relative improvements up to +4.53\% (Recall@40) and +4.01\% (NDCG@40) over strong baselines. Ablations confirm both the necessity of cross-view alignment and the advantage of gating over late fusion and LLM-only variants.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションは、ストリーミング、ショッピング、ウェアラブル、音声といったコンシューマーテクノロジのコア機能であるが、疎結合、高速コンテンツチャーン、異質なテキスト信号によって依然として課題が残されている。 本稿では,言語モデルをモノリシックなランク付けよりも優先的に扱うLLM強化グラフレコメンデータであるRecMindを紹介する。 軽量アダプタを備えた冷凍LDMは、タイトル、属性、レビューからテキスト条件付きユーザ/イトムの埋め込みを生成し、LightGCNのバックボーンはユーザ-イットグラフから協調的な埋め込みを学習する。 両ビューを対称的なコントラスト目的に整合させ、層内ゲーティングを介して融合させ、言語がコールド/ロングテールのレギュレーションとグラフ構造で支配し、他の場所でランクを安定化させることを可能にする。 YelpとAmazon-Electronicsでは、RecMindがレポートされた8つの指標すべてに対して、強力なベースラインに対して、+4.53\%(Recall@40)と+4.01\%(NDCG@40)の相対的な改善を達成している。 アブレーションは、クロスビューアライメントの必要性と、後期核融合とLSMのみの変種に対するゲーティングの利点の両方を裏付ける。

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