論文の概要: PCN-Rec: Agentic Proof-Carrying Negotiation for Reliable Governance-Constrained Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09771v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 15:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 19:43:18.852677
• Title: PCN-Rec: Agentic Proof-Carrying Negotiation for Reliable Governance-Constrained Recommendation
• Title（参考訳）: PCN-Rec:信頼性の高いガバナンス-制約された勧告のためのエージェント的証明交渉
• Authors: Aradhya Dixit, Shreem Dixit,
• Abstract要約: PCN-Rec(PCN-Rec)は、自然言語による推論を決定論的執行から切り離す、証明付きネゴシエーションパイプラインである。 MovieLens-100Kでは、PCN-Recが98.55%のパスレートを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern LLM-based recommenders can generate compelling ranked lists, but they struggle to reliably satisfy governance constraints such as minimum long-tail exposure or diversity requirements. We present PCN-Rec, a proof-carrying negotiation pipeline that separates natural-language reasoning from deterministic enforcement. A base recommender (MF/CF) produces a candidate window of size W, which is negotiated by two agents: a User Advocate optimizing relevance and a Policy Agent enforcing constraints. A mediator LLM synthesizes a top-N slate together with a structured certificate (JSON) describing the claimed constraint satisfaction. A deterministic verifier recomputes all constraints from the slate and accepts only verifier-checked certificates; if verification fails, a deterministic constrained-greedy repair produces a compliant slate for re-verification, yielding an auditable trace. On MovieLens-100K with governance constraints, PCN-Rec achieves a 98.55% pass rate on feasible users (n = 551, W = 80) versus a one-shot single-LLM baseline without verification/repair, while preserving utility with only a 0.021 absolute drop in NDCG@10 (0.403 vs. 0.424); differences are statistically significant (p < 0.05).
• Abstract（参考訳）: 現代のLLMベースのレコメンダは、魅力的なランクリストを生成することができるが、最小限のロングテール露出や多様性要件といったガバナンスの制約を確実に満たすのに苦労している。 そこで我々は, 自然言語推論を決定論的手法から分離する, 証明付き交渉パイプラインPCN-Recを提案する。 ベースレコメンデータ(MF/CF)は、サイズWの候補ウィンドウを生成し、ユーザアドボケートと制約を強制するポリシーエージェントの2つのエージェントによって交渉される。 仲介者LLMは、要求された制約満足度を記述する構造化証明書(JSON)とともにトップNスレートを合成する。 決定論的検証器は、スレートから全ての制約を再計算し、検証済み証明書のみを受理する。 ガバナンス制約のあるMovieLens-100Kでは、PCN-Recは実現可能なユーザ(n = 551, W = 80)に対して98.55%のパスレートを達成する。

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