論文の概要: LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03382v1
• Date: Tue, 04 Aug 2026 09:31:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.112695
• Title: LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation
• Title（参考訳）: LLM-Derived Priors for Thompson Smpling in Cold-Start Comment Recommendation
• Abstract要約: マルチアームバンディットアルゴリズムはオンラインレコメンデーションで広く使われている。 これらのアルゴリズムは、新しく導入されたアームが相互作用履歴をほとんどあるいは全く持たない場合に、コールドスタートの制限に悩まされることが多い。 我々は大言語モデル(LLM)を用いて、コメントテキストから意味的信号を抽出し、それらを情報的ベイズ先行語に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7219362335740875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-armed bandit algorithms, especially Thompson sampling, are widely used in online recommendation. Despite their ability to adapt from online feedback, these methods often suffer from cold-start limitations when newly introduced arms have little or no interaction history. In our setting, the candidate arms are user-generated textual comments, whose semantic content can reveal a title's appeal before sufficient interaction feedback is available. We therefore use large language models (LLMs) to extract semantic signals from comment text and convert them into informative Bayesian priors that warm-start Thompson sampling under sparse early-stage feedback. To account for aggregate segment-level differences in response patterns, we maintain and update posteriors separately for each gender-age segment. In a real-world online A/B/C test, we compare a uniform prior with two LLM-based designs: a Gender Prior for demographic-affinity cues and a Content Prior for title-specific identity cues. The results show that LLM-based priors are most beneficial in sparse-feedback regimes -- with the largest gains emerging once a small amount of interaction evidence has accumulated -- and that prior design leads to distinct funnel-level effects. We further analyze prior-reward alignment and demographic heterogeneity, finding that click-oriented alignment is strongest for the Gender Prior and that treatment effects vary substantially across demographic segments. These findings suggest that LLM-derived priors can serve as a practical warm-start mechanism for text-rich bandit recommendation, while also revealing deployment trade-offs.
• Abstract（参考訳）: マルチアームバンディットアルゴリズム、特にトンプソンサンプリングは、オンラインレコメンデーションで広く使われている。 オンラインフィードバックから適応する能力にもかかわらず、これらの手法は、新しく導入された腕が相互作用履歴をほとんどあるいは全く持たない場合に、コールドスタートの制限に悩まされることが多い。 我々の設定では、候補アームはユーザ生成のテキストコメントであり、セマンティックコンテンツは十分なインタラクションフィードバックが得られない前にタイトルの魅力を明らかにすることができる。 そこで我々は,大言語モデル(LLM)を用いてコメントテキストから意味的信号を抽出し,少ない初期フィードバック下でのウォームスタートトンプソンサンプリングをベイズ的事前情報に変換する。 応答パターンの集合的なセグメントレベルの差異を考慮に入れ, 性別・年齢区分ごとに後部を個別に維持・更新する。 実世界のオンラインA/B/Cテストでは、一様前と LLM ベースの2つのデザインを比較します。 その結果、LSMベースの事前設計はスパースフィードバック体制において最も有益であり、少量の相互作用証拠が蓄積されると最大の利益が生まれる。 さらに,前向きアライメントと人口動態の不均一性を分析し,クリック指向アライメントがジェンダープライドにとって最強であること,および治療効果が人口層によって大きく異なることを見出した。 これらの結果から, LLM由来の先行技術は, テキストリッチなバンディットレコメンデーションにおいて, 実践的なウォームスタート機構として機能し, 展開のトレードオフを明らかにすることが示唆された。

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