論文の概要: Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.06779v1
- Date: Thu, 04 Jun 2026 23:39:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.482307
- Title: Mind the Gap: Bridging Behavioral Silos with LLMs in Multi-Vertical Recommendations
- Title(参考訳): マインド・ザ・ギャップ:多面的レコメンデーションにおけるLCMを用いたブリジング行動シロ
- Authors: Nimesh Sinha, Raghav Saboo, Martin Wang, Sudeep Das,
- Abstract要約: 本稿では,データ豊かな分野からデータスパース分野へ知識を伝達することで,推薦品質を高める新しい枠組みを提案する。
我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、潜在ユーザ親和性をカプセル化した疎結合な高次元特徴を合成し、生成推論を行う。
我々は、オフラインおよびオンラインの広範な評価を通じて、新たなビジネス分野におけるパーソナライゼーションとエンゲージメントを大幅に改善することを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.822469542459168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In multi-vertical e-commerce platforms like DoorDash, relatively newer product verticals such as grocery and retail present a significant opportunity for personalization innovation. A key challenge lies in solving the "cold start" problem for users. This paper introduces a novel framework for enhancing recommendation quality by transferring knowledge from data-rich verticals (e.g., restaurants at DoorDash) to data-sparse ones. We leverage Large Language Models (LLMs) to perform generative inference, synthesizing sparse, high-dimensional features that encapsulate latent user affinities. Specifically, we employ a hierarchical Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline to derive multi-level taxonomic features from user restaurant order histories and search queries. These generated features, encoding both long-term cross-vertical preferences and short-term intent, are integrated into a production Multi-Task Learning (MTL) ranking model. We demonstrate through extensive offline and online evaluation that this approach significantly improves personalization and engagement in emerging business verticals, effectively bridging the behavioral data gap.
- Abstract(参考訳): DoorDashのようなマルチバーティカルなeコマースプラットフォームでは、食料品や小売といった比較的新しい製品がパーソナライズイノベーションの機会となっている。
ユーザにとって重要な課題は、"コールドスタート"問題を解決することだ。
本稿では,データ豊富な垂直(例えばDoorDashのレストラン)からデータスパースへと知識を伝達することで,推薦品質を高める新しい枠組みを提案する。
我々はLarge Language Models (LLMs) を用いて、潜在ユーザ親和性をカプセル化した疎結合な高次元特徴を合成し、生成推論を行う。
具体的には、ユーザレストランの注文履歴や検索クエリから多段階の分類特徴を引き出すために、階層型検索拡張生成(RAG)パイプラインを用いる。
これらの特徴は、長期横断的な嗜好と短期意図の両方を符号化し、MTL(Multi-Task Learning)ランキングモデルに統合する。
本手法は,新たなビジネス分野における個人化とエンゲージメントを大幅に改善し,行動データギャップを効果的に埋めるものであることを実証する。
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