論文の概要: R3-REC: Reasoning-Driven Recommendation via Retrieval-Augmented LLMs over Multi-Granular Interest Signals
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13730v1
- Date: Sat, 14 Mar 2026 03:14:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.368554
- Title: R3-REC: Reasoning-Driven Recommendation via Retrieval-Augmented LLMs over Multi-Granular Interest Signals
- Title（参考訳）: R3-REC:マルチグラニュラー利害信号を用いた検索LDMによる推論駆動レコメンデーション
- Authors: Yuchen Miao, Mingxuan Cui, Yitong Zhu, Yu Wang, Siyang Xu,
- Abstract要約: 本稿では,R3-REC(Reasoning-Retrieval-Recommendation)を提案する。これは,ユーザインテント推論,アイテムセマンティック抽出,ロングショート興味極性マイニング,類似ユーザコラボレーションの強化,およびReasoningに基づく関心マッチングとスコアリングを統一する,プロンプト中心のフレームワークである。
ML-1M、Games、 Bundleの他、R3-RECは強力なニューラルネットワークとLLMベースラインを一貫して越え、管理可能なエンドツーエンドレイテンシで+10.2%(HR@1)と+6.4%(HR@5)の改善を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4757310286238687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses two persistent challenges in sequential recommendation: (i) evidence insufficiency-cold-start sparsity together with noisy, length-varying item texts; and (ii) opaque modeling of dynamic, multi-faceted intents across long/short horizons. We propose R3-REC (Reasoning-Retrieval-Recommendation), a prompt-centric, retrieval-augmented framework that unifies Multi-level User Intent Reasoning, Item Semantic Extraction, Long-Short Interest Polarity Mining, Similar User Collaborative Enhancement, and Reasoning-based Interest Matching and Scoring. Across ML-1M, Games, and Bundle, R3-REC consistently surpasses strong neural and LLM baselines, yielding improvements up to +10.2% (HR@1) and +6.4% (HR@5) with manageable end-to-end latency. Ablations corroborate complementary gains of all modules.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, 逐次レコメンデーションにおける2つの課題に対処する。
一 騒音、長さの異なる項目のテキストとともに、虚偽のコールドスタートスパーシリティの証拠
(II)長短地平線にまたがる動的多面的意図の不透明なモデリング。
提案するR3-REC(Reasoning-Retrieval-Recommendation)は,マルチレベルユーザインテント推論,アイテムセマンティック抽出,ロングショート興味極性マイニング,類似ユーザ協調強化,推論に基づく関心マッチングとスコーリングを統合化した,高速で検索可能なフレームワークである。
ML-1M、Games、 Bundleの他、R3-RECは強力なニューラルネットワークとLLMベースラインを一貫して越え、管理可能なエンドツーエンドレイテンシで+10.2%(HR@1)と+6.4%(HR@5)の改善を実現している。
アブレーションはすべての加群の相補的なゲインを相関させる。
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