逐次推薦のための思考グラフ：ユーザーの短期、長期、協調的な嗜好を統合

Core Concepts

大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活用し、思考グラフ（GoT）フレームワークを用いてユーザーの短期、長期、協調的な嗜好情報を統合することで、逐次推薦の精度を向上させることができる。

Abstract

本論文は、逐次推薦システムにおける大規模言語モデル（LLM）の活用に関する研究論文である。従来の逐次推薦システムは、ユーザーの行動履歴に基づいて次の行動を予測するが、データセットの知識の限界により、その精度には限界があった。そこで本論文では、LLMの高度な言語理解と生成能力を活用し、ユーザーの行動履歴からより多くの情報を抽出し、推薦精度を向上させることを目的とする。
従来手法の課題
従来のニューラル逐次推薦システムは、ユーザーの行動履歴のシーケンスモデリング能力に依存しており、テキスト情報などを十分に活用できていない点が課題として挙げられる。また、LLMを用いた推薦システムにおいても、LLMの推論能力を十分に活用できていないケースが多い。
GOT4Rec の提案
本論文では、LLMの推論能力を最大限に活用し、ユーザーの行動履歴に含まれる多様な情報を効果的に統合する逐次推薦手法であるGOT4Recを提案する。GOT4Recは、思考グラフ（GoT）フレームワークを用いることで、ユーザーの短期的な嗜好、長期的な嗜好、そして類似ユーザーからの協調的な嗜好という3つの重要な情報源をユーザーの行動履歴から抽出する。
GOT4Rec の構成要素

思考グラフ: LLMとの対話をモデル化し、推論プロセスを表現する。各頂点は思考（thought）を表し、推薦ステップの解決策や関連するグローバル情報をカプセル化する。
短期推論プロセス: ユーザーの行動履歴から直近のインタラクションを抽出し、ゼロショットCoTプロンプト戦略を用いてユーザーの短期的な嗜好を捉え、ユーザーが好みそうな3つのカテゴリを特定する。
長期推論プロセス: ユーザーの行動履歴全体を入力とし、ゼロショットCoTプロンプト戦略を用いてユーザーの長期的な嗜好を捉える。
協調推論プロセス: 類似ユーザーの行動履歴を取得し、ゼロショットCoTプロンプト戦略を用いて、現在のユーザーが興味を持ちそうなアイテムを生成する。
多層検索モジュール: 類似ユーザーの行動履歴を検索するシーケンスレベル検索と、推薦アイテムがデータセット内の正解とどの程度一致するかを評価するアイテムレベル検索の2段階のアプローチを採用する。

実験結果
3つのデータセットを用いた実験の結果、GOT4Recは従来のニューラル逐次モデルとLLMプロンプト戦略の両方を上回る性能を示した。特に、食品データセットにおいては、NDCG@10でCoT-SCを73.93%、HR@5で67.49%上回るという大幅な改善が見られた。
結論
GOT4Recは、LLMの高度な推論能力を活用し、ユーザーの短期、長期、協調的な嗜好情報を統合することで、逐次推薦の精度を向上させることができる。

Stats

食品データセットにおいて、GOT4RecはNDCG@10でCoT-SCを73.93%、HR@5で67.49%上回るという大幅な改善が見られた。

Key Insights Distilled From

GOT4Rec: Graph of Thoughts for Sequential Recommendation

by Zewen Long, ... at arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.14922.pdf

Deeper Inquiries

GOT4Recは、ユーザーのプライバシー保護の観点からはどのような課題があるか？

GOT4Recは、ユーザーの行動履歴データを利用して推薦を行うため、プライバシー保護の観点からはいくつかの課題が存在します。

行動履歴データからのユーザー特定: GOT4Recは、ユーザーの行動履歴を詳細に分析するため、匿名化されたデータであっても、他の外部情報と組み合わせることでユーザーが特定される可能性があります。これは、特に購買履歴や閲覧履歴など、機微な情報を含む場合に問題となります。
類似ユーザーとの比較によるプライバシー侵犯: GOT4Recは、推薦にあたり類似ユーザーの行動履歴も利用します。この際、類似ユーザーとして抽出されたユーザーの情報が、意図せず推薦対象ユーザーに開示されてしまう可能性があります。これは、ユーザーの行動履歴が、他のユーザーの推薦に間接的に利用されることを意味し、プライバシー上の懸念が生じます。
LLMにおけるデータ保持: GOT4Recは、LLMを利用して推薦処理を行います。LLMは、学習データや処理データの一部を保持する可能性があり、これがプライバシー侵害のリスクとなる可能性があります。特に、ユーザーの行動履歴データがLLMの学習データとして利用される場合、データの削除や匿名化が困難となる可能性があります。

これらの課題を解決するためには、以下のような対策が考えられます。

差分プライバシー: 行動履歴データにノイズを加えることで、ユーザーの特定を困難にする技術です。
フェデレーテッドラーニング: ユーザーの端末内でモデル学習を行い、学習済みモデルのパラメータのみをサーバーに送信して集約する技術です。これにより、サーバー側でユーザーの行動履歴データを直接扱う必要がなくなり、プライバシー保護に有効です。
説明可能な推薦: 推薦理由をユーザーに提示することで、ユーザーが推薦システムの動作を理解し、自身のプライバシー設定を適切に行えるようにする手法です。

ユーザーの行動履歴以外の情報、例えば、ユーザーの属性情報やアイテムのコンテンツ情報などを統合することで、GOT4Recの推薦精度をさらに向上させることはできるか？

はい、ユーザーの行動履歴以外の情報、例えばユーザーの属性情報やアイテムのコンテンツ情報などを統合することで、GOT4Recの推薦精度をさらに向上させることができると考えられます。
GOT4Recは、ユーザーの行動履歴を分析し、短期的な興味、長期的な興味、そして協調的な興味という3つの観点から推薦を行います。しかし、ユーザーの行動履歴は、その時の状況や気分、あるいは単なる情報収集といった様々な要因によって発生するため、行動履歴のみからユーザーの真の興味を完全に把握することは困難です。
そこで、ユーザーの属性情報やアイテムのコンテンツ情報などを統合することで、行動履歴だけでは読み取れないユーザーの潜在的な興味やニーズを捉え、より多面的で精度の高い推薦を実現することが可能になります。
例えば、以下のような情報を統合することで、よりパーソナライズされた推薦が可能になります。

ユーザー属性情報: 年齢、性別、職業、居住地などの属性情報は、ユーザーの興味やライフスタイルを反映している可能性が高く、推薦の精度向上に役立ちます。例えば、スポーツ好きなユーザーにはスポーツ関連のアイテムを、旅行好きなユーザーには旅行関連のアイテムを優先的に推薦するといったことが考えられます。
アイテムコンテンツ情報: アイテムのカテゴリ、ブランド、価格、レビュー、商品説明などの情報は、アイテムの特徴やユーザーへの訴求点を理解する上で重要です。これらの情報を活用することで、ユーザーの過去の購買履歴や閲覧履歴から、ユーザーがどのようなアイテムを好むのか、どのような機能やデザインを重視するのかを分析し、よりパーソナライズされた推薦を行うことができます。
コンテキスト情報: 時間、場所、デバイス、天気などのコンテキスト情報は、ユーザーの行動に影響を与える可能性があり、推薦の精度向上に役立ちます。例えば、平日の昼間は仕事に関連する情報を、休日の夜は娯楽に関連する情報を推薦するといったことが考えられます。
これらの情報を統合する際には、データの量や質、そしてプライバシーへの配慮が重要となります。

思考グラフを用いた推薦システムは、ユーザーの行動をどのように変化させる可能性があるか？

思考グラフを用いた推薦システムは、従来の推薦システムと比べて、ユーザーの行動に以下のような変化をもたらす可能性があります。

ユーザーの潜在ニーズの発掘: 思考グラフは、ユーザーの行動履歴から、ユーザー自身も気づいていないような潜在的なニーズや興味関心を発見する可能性があります。これは、ユーザーがこれまで試したことのないような、意外性のあるアイテムやサービスとの出会いを促進し、ユーザーの行動範囲を大きく広げる可能性があります。
長期的な視点での行動変容: 思考グラフは、ユーザーの行動履歴を時系列で捉え、長期的な視点でユーザーの興味やニーズの変化を分析することができます。これにより、ユーザーの行動を特定の方向へ誘導するような推薦、例えば、健康的なライフスタイルを促進する商品やサービスを継続的に推薦することで、ユーザーの行動変容を促すことができる可能性があります。
推薦に対する信頼性の向上: 思考グラフを用いることで、推薦システムは、なぜそのアイテムが推薦されたのかという理由を、ユーザーにわかりやすく説明することが可能になります。これは、ユーザーにとって推薦結果が納得しやすいものとなり、推薦システムに対する信頼性の向上に繋がると考えられます。

しかし、思考グラフを用いた推薦システムは、まだ発展途上の技術であり、ユーザーの行動をどのように変化させるのか、その影響については、今後さらに研究を進めていく必要があります。特に、フィルターバブルやプライバシーの問題など、倫理的な側面についても慎重に検討していく必要があります。