論文の概要: Rethinking Semantic Collaborative Integration: Why Alignment Is Not Enough

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22195v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 03:47:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.333737
• Title: Rethinking Semantic Collaborative Integration: Why Alignment Is Not Enough
• Title（参考訳）: セマンティックなコラボレーティブな統合を再考する:アライメントが不十分な理由
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はレコメンデーションシステムにとって重要な意味的基盤となっている。 我々は、グローバルな低複雑さアライメント仮説を定式化し、それは必要以上に強く、しばしば現実世界のレコメンデーション設定と構造的にミスマッチしていると主張する。 本稿では,意味的・協調的な表現を部分的に共有されるが,基本的には異質な視点として扱う相補的視点を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.86079699614653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have become an important semantic infrastructure for modern recommender systems. A prevailing paradigm integrates LLM-derived semantic embeddings with collaborative representations via representation alignment, implicitly assuming that the two views encode a shared latent entity and that stronger alignment yields better results. We formalize this assumption as the global low-complexity alignment hypothesis and argue that it is stronger than necessary and often structurally mismatched with real-world recommendation settings. We propose a complementary perspective in which semantic and collaborative representations are treated as partially shared yet fundamentally heterogeneous views, each containing both shared and view-specific factors. Under this shared-plus-private latent structure, enforcing global geometric alignment may distort local structure, suppress view-specific signals, and reduce informational diversity. To support this perspective, we develop complementarity-aware diagnostics that quantify overlap, unique-hit contribution, and theoretical fusion upper bounds. Empirical analyses on sparse recommendation benchmarks reveal low item-level agreement between semantic and collaborative views and substantial oracle fusion gains, indicating strong complementarity. Furthermore, controlled alignment probes show that low-capacity mappings capture only shared components and fail to recover full collaborative geometry, especially under distribution shift. These findings suggest that alignment should not be treated as the default integration principle. We advocate a shift from alignment-centric modeling to complementarity fusion-centric, complementarity-aware design, where shared factors are selectively integrated while private signals are preserved. This reframing provides a principled foundation for the next generation of LLM-enhanced recommender systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は現代のレコメンデータシステムにとって重要な意味的基盤となっている。 一般的なパラダイムは、LLM由来のセマンティック埋め込みを表現アライメントを通じて協調表現と統合し、2つのビューが共有潜在エンティティを符号化し、より強力なアライメントがより良い結果をもたらすことを暗黙的に仮定する。 我々は、この仮定をグローバルな低複雑さアライメント仮説として定式化し、必要以上に強く、しばしば現実世界のレコメンデーション設定と構造的にミスマッチしていると主張する。 本稿では,意味的表現と協調的表現を部分的に共有されるが,基本的に異種な視点として扱う補完的視点を提案する。 この共有されたプライベートな潜在構造の下では、グローバルな幾何学的アライメントが局所構造を歪め、ビュー固有の信号を抑制し、情報の多様性を減らすことができる。 この視点を支持するために,重なり合い,一意的な貢献,理論融合の上界を定量化する相補性認識診断法を開発した。 スパース・レコメンデーション・ベンチマークの実証分析では、セマンティック・コラボレーティブ・ビューと実質的なオラクル融合ゲインの項目レベルの一致が低く、強い相補性を示している。 さらに、制御されたアライメントプローブは、低容量マッピングが共有コンポーネントのみをキャプチャし、特に分散シフト下での完全なコラボレーティブな幾何学を回復できないことを示す。 これらの結果は、アライメントをデフォルトの統合原則として扱うべきではないことを示唆している。 我々は、共有因子が選択的に統合され、プライベート信号が保存されるような、アライメント中心モデリングから相補性融合中心の相補性認識設計への移行を提唱する。 このリフレーミングは、次世代のLLM強化レコメンデーションシステムの基礎となる。

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