Recommendation with Generative Models, Yashar Deldjoo+, N/A, arXiv'24

[AkihikoWatanabe]

URL

• https://arxiv.org/abs/2409.15173

  Affiliations

  • Yashar Deldjoo, N/A
  • Zhankui He, N/A
  • Julian McAuley, N/A
  • Anton Korikov, N/A
  • Scott Sanner, N/A
  • Arnau Ramisa, N/A
  • Rene Vidal, N/A
  • Maheswaran Sathiamoorthy, N/A
  • Atoosa Kasrizadeh, N/A
  • Silvia Milano, N/A
  • Francesco Ricci, N/A

    Abstract

  • Generative models are a class of AI models capable of creating new instances of data by learning and sampling from their statistical distributions. In recent years, these models have gained prominence in machine learning due to the development of approaches such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and transformer-based architectures such as GPT. These models have applications across various domains, such as image generation, text synthesis, and music composition. In recommender systems, generative models, referred to as Gen-RecSys, improve the accuracy and diversity of recommendations by generating structured outputs, text-based interactions, and multimedia content. By leveraging these capabilities, Gen-RecSys can produce more personalized, engaging, and dynamic user experiences, expanding the role of AI in eCommerce, media, and beyond. Our book goes beyond existing literature by offering a comprehensive understanding of generative models and their applications, with a special focus on deep generative models (DGMs) and their classification. We introduce a taxonomy that categorizes DGMs into three types: ID-driven models, large language models (LLMs), and multimodal models. Each category addresses unique technical and architectural advancements within its respective research area. This taxonomy allows researchers to easily navigate developments in Gen-RecSys across domains such as conversational AI and multimodal content generation. Additionally, we examine the impact and potential risks of generative models, emphasizing the importance of robust evaluation frameworks.

    Translation (by gpt-4o-mini)

• 生成モデルは、統計的分布から学習しサンプリングすることで新しいデータのインスタンスを生成することができるAIモデルの一種である。近年、生成的敵対ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）、およびGPTのようなトランスフォーマーベースのアーキテクチャの開発により、これらのモデルは機械学習において注目を集めている。これらのモデルは、画像生成、テキスト合成、音楽作曲など、さまざまな分野で応用されている。レコメンダーシステムにおいては、生成モデル（Gen-RecSysと呼ばれる）は、構造化された出力、テキストベースのインタラクション、マルチメディアコンテンツを生成することによって、推薦の精度と多様性を向上させる。これらの能力を活用することで、Gen-RecSysはよりパーソナライズされた、魅力的でダイナミックなユーザー体験を提供し、eコマース、メディアなどにおけるAIの役割を拡大する。

本書は、生成モデルとその応用に関する包括的な理解を提供し、特に深層生成モデル（DGM）とその分類に焦点を当てて、既存の文献を超えた内容を提供する。私たちは、DGMをID駆動モデル、大規模言語モデル（LLM）、およびマルチモーダルモデルの3つのタイプに分類する分類法を紹介する。各カテゴリは、それぞれの研究分野における独自の技術的およびアーキテクチャ的な進展に対応している。この分類法により、研究者は会話型AIやマルチモーダルコンテンツ生成などの分野におけるGen-RecSysの進展を容易に把握できる。また、生成モデルの影響と潜在的なリスクについても検討し、堅牢な評価フレームワークの重要性を強調する。

Summary (by gpt-4o-mini)

• 生成モデルは新しいデータを生成するAIモデルであり、GANやVAE、トランスフォーマーに基づくアーキテクチャが注目されている。特にレコメンダーシステムにおいては、Gen-RecSysが推薦の精度と多様性を向上させ、パーソナライズされたユーザー体験を提供する。本書では、深層生成モデルをID駆動モデル、LLM、マルチモーダルモデルの3つに分類し、それぞれの技術的進展を紹介。生成モデルの影響やリスクについても考察し、評価フレームワークの重要性を強調する。

[AkihikoWatanabe]

生成モデルやGenerativeAIによるRecSysの教科書