Chat-REC: Towards Interactive and Explainable LLMs-Augmented Recommender System

要約

タイトル: インタラクティブで説明可能なLLMs拡張型レコメンドシステム『Chat-REC』
要約:
– 大規模言語モデル(LLMs)は、様々なアプリケーションタスクに活用可能であることが示されている。
– しかしながら、伝統的なレコメンドシステムは依然として相互作用性と説明可能性に悩まされ、実際のシステムへの展開を妨げている。
– この論文では、ユーザーのプロファイルと履歴的対話から、約束として変換することで、レコメンド対話システムを構築するためにLLMsを拡張する画期的なパラダイムであるChat-Recを提案している。
– 説得力のあるコンテキスト学習を介してユーザーの好みを学び、ユーザーと商品のつながりを確立し、レコメンドプロセスをよりインタラクティブかつ説明可能にすることが、Chat-Recの効果的な機能である。
– Chat-Recでは、ユーザーの好みは異なる商品に転送でき、新しいアイテムがある場合でも、約束ベースの情報注入が対処することができる。
– 実験結果では、Chat-Recがtop-kレコメンドの結果を劇的に改善し、ゼロショット評価予測タスクで優れたパフォーマンスを発揮することが示された。
– Chat-Recは、レコメンダーシステムを改善する画期的なアプローチを提供し、AI生成コンテンツ(AIGC)をレコメンダーシステム研究の実装に応用する新しい実用的なシナリオを提示する。

要約(オリジナル)

Large language models (LLMs) have demonstrated their significant potential to be applied for addressing various application tasks. However, traditional recommender systems continue to face great challenges such as poor interactivity and explainability, which actually also hinder their broad deployment in real-world systems. To address these limitations, this paper proposes a novel paradigm called Chat-Rec (ChatGPT Augmented Recommender System) that innovatively augments LLMs for building conversational recommender systems by converting user profiles and historical interactions into prompts. Chat-Rec is demonstrated to be effective in learning user preferences and establishing connections between users and products through in-context learning, which also makes the recommendation process more interactive and explainable. What’s more, within the Chat-Rec framework, user’s preferences can transfer to different products for cross-domain recommendations, and prompt-based injection of information into LLMs can also handle the cold-start scenarios with new items. In our experiments, Chat-Rec effectively improve the results of top-k recommendations and performs better in zero-shot rating prediction task. Chat-Rec offers a novel approach to improving recommender systems and presents new practical scenarios for the implementation of AIGC (AI generated content) in recommender system studies.

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