論文の概要: MemRec: Collaborative Memory-Augmented Agentic Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08816v2
• Date: Sat, 17 Jan 2026 02:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 14:05:45.091937
• Title: MemRec: Collaborative Memory-Augmented Agentic Recommender System
• Title（参考訳）: MemRec: 協調記憶強化エージェントレコメンダシステム
• Authors: Weixin Chen, Yuhan Zhao, Jingyuan Huang, Zihe Ye, Clark Mingxuan Ju, Tong Zhao, Neil Shah, Li Chen, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 我々はメモリ管理から推論をアーキテクチャ的に分離するフレームワークであるMemRecを提案する。 MemRecは動的コラボレーティブメモリグラフを管理する専用のLM_Memを導入した。 4つのベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.548438733740504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evolution of recommender systems has shifted preference storage from rating matrices and dense embeddings to semantic memory in the agentic era. Yet existing agents rely on isolated memory, overlooking crucial collaborative signals. Bridging this gap is hindered by the dual challenges of distilling vast graph contexts without overwhelming reasoning agents with cognitive load, and evolving the collaborative memory efficiently without incurring prohibitive computational costs. To address this, we propose MemRec, a framework that architecturally decouples reasoning from memory management to enable efficient collaborative augmentation. MemRec introduces a dedicated, cost-effective LM_Mem to manage a dynamic collaborative memory graph, serving synthesized, high-signal context to a downstream LLM_Rec. The framework operates via a practical pipeline featuring efficient retrieval and cost-effective asynchronous graph propagation that evolves memory in the background. Extensive experiments on four benchmarks demonstrate that MemRec achieves state-of-the-art performance. Furthermore, architectural analysis confirms its flexibility, establishing a new Pareto frontier that balances reasoning quality, cost, and privacy through support for diverse deployments, including local open-source models. Code:https://github.com/rutgerswiselab/memrec and Homepage: https://memrec.weixinchen.com
• Abstract（参考訳）: 推薦システムの進化により、選好記憶は格付け行列や密埋め込みからエージェント時代のセマンティックメモリへとシフトした。 しかし、既存のエージェントは孤立したメモリに依存しており、重要な協調シグナルを見落としている。 このギャップを埋めることは、認知的負荷を伴う圧倒的な推論エージェントを使わずに巨大なグラフコンテキストを蒸留し、不正な計算コストを伴わずに協調記憶を効率的に進化させるという2つの課題によって妨げられる。 そこで我々は,メモリ管理から推論をアーキテクチャ的に分離し,効率的に協調的な拡張を可能にするフレームワークであるMemRecを提案する。 MemRecは、動的コラボレーティブメモリグラフを管理するための専用で費用対効果の高いLM_Memを導入し、下流のLM_Recに合成された高信号コンテキストを提供する。 このフレームワークは、効率的な検索とコスト効率のよい非同期グラフ伝搬を備えた実用的なパイプラインを介して動作し、バックグラウンドでメモリを進化させる。 4つのベンチマークでの大規模な実験は、MemRecが最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 さらに、アーキテクチャ分析はその柔軟性を確認し、ローカルなオープンソースモデルを含むさまざまなデプロイメントをサポートすることで、品質、コスト、プライバシの推論のバランスをとる新しいParetoフロンティアを確立する。 コード:https://github.com/rutgerswiselab/memrec and Homepage: https://memrec.weixinchen.com

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