Fugu-MT 論文翻訳(概要): MMP-Refer: Multimodal Path Retrieval-augmented LLMs For Explainable Recommendation

論文の概要: MMP-Refer: Multimodal Path Retrieval-augmented LLMs For Explainable Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03666v1
Date: Sat, 04 Apr 2026 09:35:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.709966
Title: MMP-Refer: Multimodal Path Retrieval-augmented LLMs For Explainable Recommendation
Title（参考訳）: MMP-Refer:説明可能なレコメンデーションのためのマルチモーダルパス検索用LLM
Abstract要約: 大きな言語モデルに基づく説明可能なレコメンデーションの方法は、レコメンデーションデータセットのマルチモーダル情報を無視することが多い。我々は、textbfMultitextbfModal Retrieval textbfPaths with textbfRetrieval-augmented LLM textbfFor textbfExplainable textbfRecommendationを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.971765441013208
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Explainable recommendations help improve the transparency and credibility of recommendation systems, and play an important role in personalized recommendation scenarios. At present, methods for explainable recommendation based on large language models(LLMs) often consider introducing collaborative information to enhance the personalization and accuracy of the model, but ignore the multimodal information in the recommendation dataset; In addition, collaborative information needs to be aligned with the semantic space of LLM. Introducing collaborative signals through retrieval paths is a good choice, but most of the existing retrieval path collection schemes use the existing Explainable GNN algorithms. Although these methods are effective, they are relatively unexplainable and not be suitable for the recommendation field. To address the above challenges, we propose MMP-Refer, a framework using \textbf{M}ulti\textbf{M}odal Retrieval \textbf{P}aths with \textbf{Re}trieval-augmented LLM \textbf{F}or \textbf{E}xplainable \textbf{R}ecommendation. We use a sequential recommendation model based on joint residual coding to obtain multimodal embeddings, and design a heuristic search algorithm to obtain retrieval paths by multimodal embeddings; In the generation phase, we integrated a trainable lightweight collaborative adapter to map the graph encoding of interaction subgraphs to the semantic space of the LLM, as soft prompts to enhance the understanding of interaction information by the LLM. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of our approach. Codes and data are available at https://github.com/pxcstart/MMP-Refer.
Abstract（参考訳）: 説明可能なレコメンデーションは、レコメンデーションシステムの透明性と信頼性を改善し、パーソナライズされたレコメンデーションシナリオにおいて重要な役割を果たす。現在、大規模言語モデル(LLM)に基づく説明可能なレコメンデーション手法では、モデルのパーソナライズと精度を高めるために協調情報の導入を検討することが多いが、レコメンデーションデータセットのマルチモーダル情報は無視する必要がある。検索経路を通じて協調的な信号を導入することはよい選択であるが、既存の検索経路収集方式のほとんどは既存の Explainable GNN アルゴリズムを使用している。これらの手法は有効であるが、比較的説明不能であり、推奨分野には適さない。上記の課題に対処するために、MMP-Referというフレームワークを提案する。これは \textbf{M}ulti\textbf{M}odal Retrieval \textbf{P}aths with \textbf{Re}trieval-augmented LLM \textbf{F}or \textbf{E}xplainable \textbf{R}ecommendation。逐次的レコメンデーションモデルを用いて,複数モーダル埋め込みの探索経路を得るためのヒューリスティック検索アルゴリズムを設計し,生成フェーズでは,対話サブグラフのグラフエンコーディングをLLMのセマンティック空間にマッピングし,LLMによるインタラクション情報の理解を高めるためのソフトプロンプトとして,トレーニング可能な軽量協調アダプタを統合した。大規模な実験により,本手法の有効性が実証された。コードとデータはhttps://github.com/pxcstart/MMP-Refer.comで公開されている。

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