Zero-shot推薦における類似ユーザ情報活用の有効性検証

近年,大規模言語モデルを用いた推薦システムの研究が活発に行われており,特にパラメータ更新を伴わないZero-shot推薦が注目されている.しかし,既存のZero-shot推薦手法の多くは,推薦対象のユーザ情報のみを用いており,他のユーザの情報を十分に活用できていない.本研究では,ユーザプロフィールの構築,類似ユーザ情報の検索,推薦タスクの3ステップからなるZero-shot推薦手法を用い,従来手法との比較により,他のユーザ情報活用の効果を検証する.実験の結果,推薦対象ユーザと嗜好が類似したユーザの情報を活用することが推薦精度を向上させること,および類似ユーザ情報の選択手法としてベクトル検索が最も効果的であることを示した.