論文の概要: ReRec: Reasoning-Augmented LLM-based Recommendation Assistant via Reinforcement Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07851v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 06:07:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.729888
• Title: ReRec: Reasoning-Augmented LLM-based Recommendation Assistant via Reinforcement Fine-tuning
• Title（参考訳）: ReRec:Reasoning-augmented LLM-based Recommendation Assistant via Reinforcement Fine-tuning
• Authors: Jiani Huang, Shijie Wang, Liangbo Ning, Wenqi Fan, Qing Li,
• Abstract要約: ReRecは複雑なレコメンデーションタスクにおけるLLM推論を改善するために設計された新しい強化微調整(RFT)フレームワークである。 本フレームワークでは,(1)デュアルグラフ強化リワード整形,(2)推論対応アドバンテージ推定,(3)オンラインカリキュラムスケジューリングの3つの重要なコンポーネントを紹介する。 実験により、ReRecは最先端のベースラインより優れ、命令追従や一般的な知識といったコア能力を保ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.94721978241921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rise of LLMs, there is an increasing need for intelligent recommendation assistants that can handle complex queries and provide personalized, reasoning-driven recommendations. LLM-based recommenders show potential but face challenges in multi-step reasoning, underscoring the need for reasoning-augmented systems. To address this gap, we propose ReRec, a novel reinforcement fine-tuning (RFT) framework designed to improve LLM reasoning in complex recommendation tasks. Our framework introduces three key components: (1) Dual-Graph Enhanced Reward Shaping, integrating recommendation metrics like NDCG@K with Query Alignment and Preference Alignment Scores to provide fine-grained reward signals for LLM optimization; (2) Reasoning-aware Advantage Estimation, which decomposes LLM outputs into reasoning segments and penalizes incorrect steps to enhance reasoning of recommendation; and (3) Online Curriculum Scheduler, dynamically assess query difficulty and organize training curriculum to ensure stable learning during RFT. Experiments demonstrate that ReRec outperforms state-of-the-art baselines and preserves core abilities like instruction-following and general knowledge. Our codes are available at https://github.com/jiani-huang/ReRec.
• Abstract（参考訳）: LLMの台頭に伴い、複雑なクエリを処理し、パーソナライズされた推論駆動のレコメンデーションを提供するインテリジェントなレコメンデーションアシスタントの必要性が高まっている。 LLMベースのレコメンデータは、多段階推論において潜在的なが課題に直面しており、推論強化システムの必要性を強調している。 このギャップに対処するために,複雑なレコメンデーションタスクにおけるLLM推論を改善するために設計された新しい強化微調整(RFT)フレームワークReRecを提案する。 提案フレームワークでは,1)NDCG@Kなどのレコメンデーションメトリクスをクエリアライメントと参照アライメントと統合して,LLM最適化のための微粒な報酬信号を提供する,2)LLM出力を推論セグメントに分解し,レコメンデーションの推論を強化するための誤ったステップをペナルティ化する,2)RFT中のクエリの難易度を動的に評価し,トレーニングカリキュラムを編成する,という3つの重要なコンポーネントを紹介している。 実験により、ReRecは最先端のベースラインより優れ、命令追従や一般的な知識といったコア能力を保ちます。 私たちのコードはhttps://github.com/jiani-huang/ReRec.comで公開されています。

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