「LLMsを活用してリコメンデーション知識グラフを完成させる」

「LLMsを駆使してリコメンデーション知識グラフを緻密に構築する方法」

インターネットとオンラインプラットフォームの急速な成長により、ユーザーは選択肢に圧倒されるようになりました。リコメンダーシステムは、ユーザーの嗜好を予測し、関連するコンテンツを提案することで、この情報過多を凌駕するために不可欠な存在となりました。しかし、正確で個別化された提案を行うことは、依然として困難な課題です。

問題の核心は、ユーザーの真の興味と意図をモデル化することによって理解することにあります。リコメンダーシステムは、ブラウジング履歴、購入履歴、評価、相互作用など、ユーザーデータから抽出されたパターンに依存しています。しかし、現実世界のユーザーデータはしばしば希少で限られており、ユーザーの意図の微妙なニュアンスを捉えるために必要な重要なコンテキストシグナルが欠けています。

その結果、リコメンダーモデルは包括的なユーザーとアイテムの表現を学習できず、提案があまりにも一般的、繰り返し、または関係のないものになってしまいます。最小限の活動履歴しか持たない新規ユーザーにとっては、寒冷スタートの問題が悪化します。企業も顧客体験の低下により収益の損失を被っています。

これは、ユーザーデータからより深い洞察を引き出すための解決策を要します。新たなアプローチの1つは、事実とエンティティ間の関連を具体化する知識グラフを使用することです。適切に構築された知識グラフは、推薦システムにおける重要な課題に対処するための大きな可能性を秘めています。

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知識グラフは、単にユーザーとアイテムの相互作用をモデル化するだけではありません。複数のエンティティ間の多様なコンテキストメタデータ、属性、関係をエンコードします。この多次元のリンク構造は、人の記憶が世界の知識を保持する方法を模倣しています。

このような相互接続された知識に特化したグラフニューラルネットワークモデルをトレーニングすることにより、リコメンダーシステムはより情報豊かなユーザーの行動とアイテムの特性の表現を学習することができます。豊かな理解により、ニュアンスのあるユーザーのニーズやシナリオに合わせた提案が可能となります。

しかし、このビジョンに立ちはだかるのは、現実世界の知識グラフが完全でないということです。重要な関連や詳細が欠けているため、推薦モデルはユーザーのコンテキストと意図を本当に把握することができません。

幸いなことに、最近の言語モデルの進歩が希望の光を与えています。GPT-3などの事前訓練モデルは、広範な世界の知識に基づく傑出した自然言語生成能力を発揮しています。このようなモデルを活用する初期の探索は…

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