이번 세미나에서는 사전 학습된 CF-RecSys로부터 Collaborative 정보가 담긴 사용자와 아이템의 임베딩을 활용하여, LLM 기반의 추천 시스템에서 해당 정보를 효과적으로 주입한 “A-LLMRec(All-round LLM-based Recommender System)(KDD 2024)” 논문에 대해서 발표해 주셨습니다. 이는 Cold, Warm, Cross-domain, Few-shot 등 다양한 시나리오에서 탁월한 성능을 입증함으로써, 추천 시스템의 한계를 극복하고자 하는 중요한 시도로 평가되는 논문입니다. 해당 논문에서는 Collaborative Filtering과 LLM을 결합하는 과정에서 두 가지 주요 단계를 거칩니다. 첫 번째 단계에서는 Collaborative 정보와 Textual 정보의 조화를 통해 임베딩을 최적화하고, 두 번째 단계에서는 이러한 임베딩을 LLM의 토큰 공간에 매핑합니다. 이 과정을 통해 사용자와 아이템 간의 상호작용을 더 정확하게 예측할 수 있으며, 특히 충분한 상호작용 정보가 없는 Cold 시나리오에서 뛰어난 대처 능력을 보여주는 점이 인상깊었습니다. 또한 LLM을 활용한 추천 시스템 설계 시, 여러 정보들의 조화를 어떻게 이루어낼지에 대한 구체적인 방법론적 접근이 매우 중요하다는 사실을 알게되었습니다. 이전에는 추천시스템에서 LLM이 기존 방법론에 비하여 큰 역할을 하지 못한다고 생각했는데, 해당 논문에서는 다양한 추천 시나리오에서 LLM의 Robustness를 증명해 보였다고 생각합니다. 흥미로운 주제로 좋은 발표해 주셔서 감사합니다:)

금일 세미나는 널리 연구된 Rec-Sys를 기반으로 LLM을 통해 Sequential Recommendation을 수행하는 "Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System"을 중심으로 진행되었습니다. 추천 시스템에서 LLM 활용 방식은 최근 널리 연구되고 있으나, 추천 시스템에서 중요한 collaborative information을 llm이 매우 제한적으로 가지고 있다는 점은 병목으로 동작하고 있습니다. 이에 대해 본 연구에서는 CF 기반의 Rec-Sys를 이용하여 llm의 input representation 상에서 user와 item의 정보를 보강하고 이를 통해 cold item/user에 대해 비약적으로 성능을 개선하고, warm에 대해서도 준수한 성능을 보이고 있습니다. 다만, 평가 과정이 기존의 rec sys와 다른 점이 아직 해결해야 할 문제가 많은 연구 방향으로 보였습니다. 그럼에도 LLM을 추천시스템에 활용할 때, 고려해야 할 점들을 분명히 지적하고 있다는 점에서 매우 흥미로운 논문이었습니다. 좋은 발표 감사합니다.

이번 세미나는 Cold/Warm, Cross-Domain Scenarios 등 다양한 상황에서 Collaborative Filtering 방법론들보다 우수한 LLM 기반 Collaborative Filtering 방법론인 A-LLMRec을 제안한 “Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System”이라는 논문에 대한 발표를 중심으로 진행되었습니다. A-LLMRec은 총 두 단계로 구성되는데, 첫 번째는 Item Embedding과 Text Embedding을 Align시키는 부분, 그리고 두 번째는 Frozen LLM을 통해 Recommendation을 수행하는 부분입니다. 해당 방법론에서 인상깊었던 부분은, Loss의 최소화 시에 Zero Vector가 되는 것을 막기 위한 Loss들을 포함해 총 4가지의 Loss를 구성해 Cold/Warm Scenarios에 모두 대응하도록 설계한 부분이었습니다. 정말 다양한 연구 분야들에서 LLM을 적용시키고자하는 노력들이 아직까지도 계속 진행중인데, 추천 시스템 분야에서도 LLM이 가지는 내재적 정보들을 활용해 기존 방법론들보다도 높은 성능을 보이는 것이 매우 흥미로웠습니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

금일 세미나는 추천시스템에서 LLM을 통해 Sequential Recommendation을 수행하는 논문을 기반으로 진행되었습니다. 가장 중요한 것은 유저와 아이템 간 interaction 정보를 내포하는 Collaborative information을 LLM이 어느 정도로 이해할 수 있는가? 라고 생각했습니다. 특히 input representation 사에서 유저와 아이템 간 정보를 학습하여 cold scenario에서 우수한 성능을 달성했습니다. 세미나를 들으면서 느낀점은 LLM을 학습할 수 없는 상황에서는 user와 item간 정보를 어떻게 반영할 수 있을까?에 대한 의문점이었습니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 KDD 2024 논문 “A-LLMRec: All-round LLM-based Recommender System”에 대해 발표해 주셨습니다. 해당 논문은 Collaborative Filtering 정보를 LLM에 효과적으로 결합하여 Cold, Warm, Cross-domain 등 다양한 시나리오에서 우수한 성능을 보이는 새로운 추천 시스템을 제안했습니다. 특히, Collaborative 정보와 Textual 정보를 조화롭게 융합한 임베딩을 생성하고, 이를 LLM의 토큰 공간에 매핑하는 두 단계 접근 방식이 인상적이었습니다. Cold 시나리오에서도 강력한 성능을 발휘하며, 추천 시스템에서 LLM의 활용 가능성을 새롭게 보여주었다고 생각합니다. 또한 Loss 설계와 같이 LLM의 한계를 보완하는 구체적인 방법론이 흥미로웠습니다. 발표 덕분에 추천 시스템에서 LLM의 잠재력을 깊이 이해할 수 있었습니다. 감사합니다!

금일 세미나에서는 “A-LLMRec: All-round LLM-based Recommender System”에 대한 발표가 진행되었습니다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 Collaborative Filtering과 Large Language Models를 결합하는 방법론을 제시하며, 특히 두 가지 주요 단계가 인상적이었습니다. 첫 번째로, Collaborative 정보와 Textual 정보를 조화롭게 융합하여 임베딩을 최적화하는 과정을 통해 user와 item의 정보를 효과적으로 표현하였고, 두 번째로 이러한 최적화된 임베딩을 LLM의 토큰 공간으로 매핑하여 다양한 추천 시나리오에서 적용 가능성을 보여주고 있었습니다. Loss 설계 측면에서 Zero Vector 문제를 방지하고 Cold/Warm 시나리오 모두를 고려한 세밀한 접근이 인상적이었으며, 기존 추천시스템과 LLM과의 통합하는 과정에서의 한계를 보완하며 기존 Collaborative Filtering 기반 방법론을 뛰어넘는 결과를 도출한 점이 매우 흥미로웠습니다. 발표자분의 발표 덕분에 추천 시스템에서 LLM의 잠재력과 적용 가능성을 새롭게 이해할 수 있는 유익한 시간이었습니다. 감사합니다!

금일 세미나는 LLM 기반의 추천시스템을 다루는 “Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System" 논문을 바탕으로 진행되었습니다. 전통적인 추천시스템에서는 Collaborative filtering 및 Information을 이용하는데, 이는 User-Item의 Intercation에서 확인할 수 있는 사용자 간, 아이템 간, 또는 사용자-아이템 간 연관성을 바탕으로 수행되고 있습니다. 그러나 최근 LLM 기반의 추천시스템이 등장하였는데, 이는 기본적으로 LLM이 Textual 정보를 잘 파악하며, 다양한 지식이 풍부하기 때문이라고 말씀드릴 수 있습니다. 제안 연구인 A-LLMRec은 두 단계의 training 단계로 구성되어 있는데, 먼저 Stage-1에서는 Collaborative 정보가 담긴 아이템 임베딩에 textual 정보 주입하고 있습니다. 다음으로 Stage-2에서는 Collaborative information과 textual data의 joint한 정보와 LLM과의 alignment를 진행하는 부분입니다. LLM 기반의 추천시스템이라는 것이 생소했지만, LLM활용 시 user-item의 collaborative 정보를 효과적으로만 주입할 수 있다면 LLM이 가지는 능력을 유용하게 이용할 수 있기에 충분히 유의미한 Task라는 생각이 들었습니다. 좋은 발표 정말 감사드립니다.

이번 세미나에서는 "Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System"이라는 논문에 대한 소개를 중심으로 진행되었습니다. 이 연구는 LLM을 협업 필터링과 결합하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 특히, 다양한 추천 시나리오에서 효과적인 성능을 보이는 것을 목표로 하고 있습니다. 논문에서는 LLM을 이용하여 사용자와 아이템 간의 상호작용을 기반으로 한 추천을 수행합니다. 이를 위해, 사전 학습된 협업 필터링 시스템(CF-RecSys)으로부터 얻은 사용자 및 아이템의 임베딩을 LLM에 통합하는 두 단계 학습 프로세스를 개발했습니다. 첫 번째 단계에서는 CF-RecSys와 텍스트 데이터를 결합하여 임베딩을 최적화하고, 두 번째 단계에서는 이 임베딩을 LLM의 토큰 공간에 매핑합니다. 이 과정을 통해 추천 시스템이 사용자의 선호와 아이템의 속성을 더 정확하게 파악할 수 있습니다. LLM 기반의 추천 시스템에 대해 잘 알지 못했지만, 관련 연구들에 대해 설명해주시고, 해당 논문에 대해서도 자세히 설명해주셔서 흥미롭게 들을 수 있었습니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "A-LLMRec: An All-round LLM-based Recommender System" 논문이 소개되었습니다. 이 연구는 LLM과 기존 협업 필터링 기반 추천 시스템(CF-RecSys)을 결합하여 다양한 상황에서 추천 성능을 향상시키는 방법론을 제안합니다. A-LLMRec은 두 단계로 학습되며, 첫 번째 단계에서 CF-RecSys의 사용자 및 아이템 임베딩에 텍스트 정보를 주입하여 협업 및 텍스트 정보의 공동 표현을 생성합니다. 두 번째 단계에서는 이를 LLM의 토큰 공간과 정렬하여 LLM 기반 추천이 가능하도록 설계되었습니다. 이를 통해 cold/warm scenario, few-shot, cross-domain 등의 다양한 상황에서 우수한 성능을 입증하였으며, collaborative와 textual 정보를 효과적으로 통합하는 새로운 접근을 보여줍니다. 다양한 실험 결과를 통해 A-LLMRec의 가능성과 한계를 명확히 확인할 수 있었던 흥미로운 논문 발표였습니다. 감사합니다!

이번 세미나에서는 “A-LLMRec: All-round LLM-based Recommender System” 논문이 소개되었습니다. 이 연구는 Collaborative Filtering(CF)과 Large Language Models(LLM)를 결합해 Cold, Warm, Cross-domain, Few-shot 등 다양한 추천 시나리오에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 추천 시스템을 제안합니다. A-LLMRec은 두 가지 주요 단계를 포함합니다. 첫 번째 단계에서는 사용자와 아이템 간의 Collaborative 정보를 Textual 정보와 조화롭게 융합해 최적화된 임베딩을 생성하고, 두 번째 단계에서는 이 임베딩을 LLM의 토큰 공간에 매핑하여 사용자-아이템 간 상호작용을 효과적으로 학습합니다. 이 접근법은 특히 Cold-start 시나리오에서 탁월한 대처 능력을 보여주며, LLM의 텍스트 처리 능력을 활용해 기존 CF 기반 추천 시스템의 한계를 극복합니다. Loss 설계는 Zero Vector 문제를 방지하며 다양한 시나리오에 대응할 수 있도록 세심하게 설계되었습니다. A-LLMRec은 LLM을 추천 시스템에 효과적으로 통합하는 구체적인 방법론을 제시하며, LLM이 기존 추천 방법론을 보완하고 확장할 수 있는 가능성을 입증했습니다. 발표를 통해 LLM 기반 추천 시스템의 잠재력과 적용 가능성을 이해할 수 있었으며, 흥미로운 주제를 다뤄주셔서 감사드립니다!

이번 세미나에서는 "Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System" 논문에 대해 발표가 진행되었습니다. 이 연구는 LLM과 CF을 결합하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 논문에서는 LLM을 활용하여 사용자와 아이템 간의 상호작용을 기반으로 한 추천을 수행합니다. 이를 위해, CF-RecSys으로부터 얻은 사용자 및 아이템의 임베딩을 LLM에 통합하는 두 단계 학습 프로세스를 개발했습니다. 첫 번째 단계에서는 CF-RecSys와 텍스트 데이터를 결합하여 임베딩을 최적화하고, 두 번째 단계에서는 이 임베딩을 LLM의 토큰 공간에 매핑합니다. 이 과정을 통해 추천 시스템이 사용자의 선호와 아이템의 속성을 더 정확하게 파악할 수 있습니다. 실험 결과, 다양한 상황에서 우수한 성능을 입증하였습니다. 특히, collaborative와 textual 정보를 효과적으로 통합하여 기존의 협업 필터링 기반 방법론을 뛰어넘는 결과를 도출한 점이 인상적이었습니다. 이러한 접근 방식은 추천 시스템에서 LLM의 활용 가능성을 새롭게 보여주었으며, 향후 관련 연구에 중요한 기초를 제공할 것으로 기대됩니다. 좋은 발표 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System"에 대해 소개해주셨습니다. 논문에서는 LLM과 Collaborative Filtering을 결합하여 추천 시스템의 성능과 범용성을 극대화하는 새로운 접근법을 제안합니다. 기존 추천 시스템이 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 방법론 등 다양한 접근법을 활용했으나, 여전히 존재하던 각각의 한계점을 LLM을 활용하여 해결합니다. LLM의 언어 이해 및 추론 능력을 활용하여 사용자와 항목 간의 잠재적 관계를 더욱 풍부하게 모델링함으로써 사용자 리뷰, 제품 설명, 평점 데이터 등 텍스트 기반의 대규모 데이터를 효과적으로 처리하여, 추천 품질을 높이고 사용자 요구를 더 정확히 반영하였습니다. 좋은 발표 감사드립니다.

이번 세미나에서는 "Large Language Models meet Collaborative Filtering: An Efficient All-round LLM-based Recommender System" 논문을 소개해주셨습니다. 해당 논문은 LLM 기반의 새로운 추천 시스템인 A-LLMRec을 제안하며, 특히 Cold/Warm, Cross-domain 등 다양한 시나리오에서 기존 Collaborative Filtering 방법론들을 뛰어넘는 성과를 보여주었습니다. A-LLMRec의 구조는 크게 두 단계로 구성되어 있는데, 첫째로 Item Embedding과 Text Embedding을 정렬하고, 둘째로 Frozen LLM을 통해 실제 추천을 수행하는 방식입니다. 특히 주목할 만한 점은 Zero Vector 문제를 해결하기 위해 4가지 종류의 Loss를 도입하여 다양한 상황에 효과적으로 대응할 수 있도록 설계된 부분입니다. 기존에는 추천 시스템 분야에서 LLM의 역할이 제한적이라고 여겨졌으나, 이 연구는 LLM이 가진 내재적 정보를 활용하여 더 높은 성능을 달성할 수 있다는 것을 입증했습니다. 특히 충분한 상호작용 데이터가 없는 Cold 시나리오에서도 뛰어난 성능을 보여준다는 점이 인상적이었습니다. LLM과 Collaborative Filtering의 결합이 추천 시스템의 새로운 지평을 열어준다는 점에서 매우 흥미로운 연구라고 생각됩니다. 좋은 발표 감사합니다.