論文の概要: DALI: LLM-Agent Enhanced Dual-Stream Adaptive Leadership Identification for Group Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19909v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 12:47:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.139109
• Title: DALI: LLM-Agent Enhanced Dual-Stream Adaptive Leadership Identification for Group Recommendations
• Title（参考訳）: DALI: グループレコメンデーションのためのLLM-Agent強化デュアルストリーム適応型リーダシップ識別
• Abstract要約: グループレコメンデーションシステムは、様々な文脈における集団決定を支援する上で重要な役割を果たしている。 既存のグループレコメンデーションアプローチでは、手作りのアグリゲーションルールまたはニューラルアグリゲーションモデルを使用するのが一般的である。 本稿では,LLMのシンボリック推論能力とニューラルネットワークに基づく表現学習を組み合わせた,DALI(Dual-stream Adaptive Leadership Identification)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.213194468942453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Group recommendation systems play a pivotal role in supporting collective decisions across various contexts, from leisure activities to organizational team-building. Existing group recommendation approaches typically use either handcrafted aggregation rules (e.g. mean, least misery, weighted sum) or neural aggregation models (e.g. attention-based deep learning frameworks), yet both fall short in distinguishing leader-dominated from collaborative groups and often misrepresent true group preferences, especially when a single member disproportionately influences group choices. To address these limitations, we propose the Dual-stream Adaptive Leadership Identification (DALI) framework, which uniquely combines the symbolic reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) with neural network-based representation learning. Specifically, DALI introduces two key innovations: a dynamic rule generation module that autonomously formulates and evolves identification rules through iterative performance feedback, and a neuro-symbolic aggregation mechanism that concurrently employs symbolic reasoning to robustly recognize leadership groups and attention-based neural aggregation to accurately model collaborative group dynamics. Experiments conducted on the Mafengwo travel dataset confirm that DALI significantly improves recommendation accuracy compared to existing frameworks, highlighting its capability to dynamically adapt to complex, real-world group decision environments.
• Abstract（参考訳）: グループレコメンデーションシステムは、レジャー活動から組織チーム構築に至るまで、さまざまな状況における集団決定を支援する上で重要な役割を担います。 既存のグループレコメンデーションアプローチでは、手作りのアグリゲーションルール(例えば、最小の惨めさ、重み付け)またはニューラルアグリゲーションモデル(注意ベースのディープラーニングフレームワークなど)を使用するのが一般的だが、どちらも共同グループとリーダーが支配するグループを区別するのに不足している。 これらの制約に対処するために,大規模言語モデル(LLM)の象徴的推論能力とニューラルネットワークに基づく表現学習を一意に組み合わせた,DALI(Dual-stream Adaptive Leadership Identification)フレームワークを提案する。 具体的には、DALIは、反復的なパフォーマンスフィードバックを通じて識別ルールを自律的に定式化し、進化させる動的ルール生成モジュールと、シンボリック推論を併用してリーダーシップグループを堅牢に認識するニューラルシンボリックアグリゲーション機構と、協調的なグループのダイナミクスを正確にモデル化するアグリゲーションである。 Mafengwoの旅行データセットで行った実験では、DALIは既存のフレームワークと比較して推奨精度を大幅に改善し、複雑な実世界のグループ決定環境に動的に適応する能力を強調している。

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