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#推薦システム
1 posts2025-08-08
効率的かつ責任ある大規模言語モデルの適応による、堅牢で公平なTop-k推薦
本稿では、従来の推薦システムと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた ハイブリッドTop-k推薦システムを提案する。ユーザーを「アクティブユーザー」と 「弱ユーザー」に分類し、弱ユーザーにはLLMを用いて推薦精度の向上と 推薦の公平性確保を目指す。同時に、LLMの計算コストを抑制し実用化可能な 推薦モデルを実現した点が特徴である。
効率的かつ責任ある大規模言語モデルの適応による、堅牢で公平なTop-k推薦
本稿では、従来の推薦システムと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた ハイブリッドTop-k推薦システムを提案する。ユーザーを「アクティブユーザー」と 「弱ユーザー」に分類し、弱ユーザーにはLLMを用いて推薦精度の向上と 推薦の公平性確保を目指す。同時に、LLMの計算コストを抑制し実用化可能な 推薦モデルを実現した点が特徴である。