論文の概要: Textual User Taste: Natural-Language User Context for Foundation-Model Recommender System at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35285v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 14:34:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-02 06:55:08.999367
- Title: Textual User Taste: Natural-Language User Context for Foundation-Model Recommender System at Scale
- Title（参考訳）: テクスチュアル・ユーザ・テイスト:大規模ファンデーションモデルレコメンダシステムのための自然言語ユーザ・コンテキスト
- Abstract要約: 本稿では,聴取行動,インタラクション信号,コンテンツメタデータ,任意のユーザフィードバックから構造化された自然言語の味覚プロファイルを生成するシステムであるTextual User Tasteを紹介する。
産業規模でこれらの表現を生成し、評価し、最適化し、維持するために必要なエンド・ツー・エンドの生産ライフサイクルについて述べる。
評価の結果,味覚プロファイルは肯定的な自然言語のステアリングをサポートし,重要な制限を露呈することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.233203693632564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Foundation model recommender systems require user context that can be consumed by large language models, reasoned over, and refined through natural-language interaction. Traditional behavioral embedding vectors remain highly effective for retrieval and ranking, but they are opaque to users and not natively expressed for language model workflows. We present Textual User Taste, a system that generates structured natural-language taste profiles from listening behavior, interaction signals, content metadata, and optional user feedback, and deploys them to millions of Spotify users. We describe the end-to-end production lifecycle required to generate, evaluate, optimize, and maintain these representations at industrial scale, including prompt development and compression, user steering, and integration with downstream personalization systems. Because no unique ground-truth taste profile exists, we introduce a multi-faceted evaluation framework to evaluate taste profiles as a production representation: they carry user-specific predictive signal independently, and when integrated with behavioral embeddings, improve MRR by 0.6% for future-track prediction and NDCG@7 by 2.2% for search ranking. Our evaluation also reveals that taste profiles support positive natural-language steering, while exposing important limitations, including challenges with negation and short-term temporal adaptation. These findings position taste profiles not as replacements for behavioral embeddings, but as an interpretable and steerable interface between evolving user context and foundation-model recommender systems.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルレコメンダシステムは、大きな言語モデルによって消費され、推論され、自然言語の相互作用によって洗練されるユーザコンテキストを必要とする。
従来のビヘイビア埋め込みベクターは、検索やランキングには有効だが、ユーザにとっては不透明であり、言語モデルワークフローではネイティブに表現されない。
本稿では,リスニング行動,インタラクション信号,コンテンツメタデータ,オプションのユーザフィードバックから構造化された自然言語の味覚プロファイルを生成するシステムであるTextual User Tasteを紹介し,それを数百万のSpotifyユーザに展開する。
本稿では,これらの表現を産業規模で生成し,評価し,最適化し,維持するために必要なエンド・ツー・エンドの生産ライフサイクルについて述べる。
ユーザ固有の予測信号を持ち,行動埋め込みと統合すると,将来のトラック予測ではMRRが0.6%向上し,検索ランキングではNDCG@7が2.2%向上した。
また, 味覚プロファイルは, 否定を伴う課題や短期的適応など, 重要な制約を明らかにしつつ, 肯定的な自然言語の操り方をサポートすることが明らかとなった。
これらの知見は、味覚プロファイルを行動埋め込みの代替としてではなく、進化するユーザコンテキストとファンデーションモデル推奨システムの間の解釈可能な、ステアブルなインターフェースとして位置づけた。
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