उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार और बनाए रखने की दर में वृद्धि के साथ, सिफारिश प्रणाली कई उद्योगों जैसे ई-कॉमर्स, स्ट्रीमिंग मीडिया और सोशल मीडिया में अधिक महत्व प्राप्त कर रही है। इन सिस्टमों को उपयोगकर्ताओं, उत्पादों और उनके संदर्भ कारकों के बीच जटिल संबंधों का विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है ताकि उपयोगकर्ताओं के लिए संभावित रुचि वाले सामग्री की सटीक सिफारिश की जा सके।
हालांकि, मौजूदा सिफारिश प्रणाली अक्सर स्थैतिक होती है, जो इन संबंधों को प्रभावी ढंग से बनाने के लिए बड़ी मात्रा में ऐतिहासिक डेटा पर निर्भर करती है। "कोल्ड स्टार्ट" परिदृश्य में, इन संबंधों का निर्माण लगभग असंभव हो जाता है, जिससे सिस्टम की प्रभावशीलता और भी कम हो जाती है।
इन समस्याओं का समाधान करने के लिए, शंघाई जियाओटोंग विश्वविद्यालय और हुआवेई नोआह आर्क प्रयोगशाला के शोधकर्ताओं ने AutoGraph ढांचा पेश किया है। यह ढांचा स्वचालित रूप से ग्राफ का निर्माण कर सकता है और सिफारिश की सटीकता को बढ़ाने के लिए गतिशील समायोजन के आधार पर काम करता है, साथ ही बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का उपयोग करके संदर्भ समझने की क्षमता को बढ़ाता है।
वर्तमान में, ग्राफ-आधारित सिफारिश प्रणाली का व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है, हालाँकि, मौजूदा प्रणाली को उपयोगकर्ताओं द्वारा ग्राफ में विशेषताओं और उनके कनेक्शनों को मैन्युअल रूप से सेट करने की आवश्यकता होती है, जो समय लेने वाली और कम प्रभावी होती है। साथ ही, पूर्व निर्धारित नियमों ने इन ग्राफों की अनुकूलन क्षमता को सीमित कर दिया है, जिससे वे संभावित रूप से समृद्ध अर्थ जानकारी वाले असंरचित डेटा का पूरा लाभ नहीं उठा सकते। इसलिए, डेटा स्पार्सिटी की समस्या को हल करने और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के सूक्ष्म संबंधों को समय पर पकड़ने के लिए एक नए तरीके की आवश्यकता है।
AutoGraph ढांचा बड़े भाषा मॉडल और ज्ञान ग्राफ के आधार पर निम्नलिखित कार्यों के माध्यम से सिफारिश प्रणाली के प्रदर्शन को बढ़ाता है:
पूर्व-प्रशिक्षित LLMs का उपयोग: यह ढांचा पूर्व-प्रशिक्षित LLMs का उपयोग करके उपयोगकर्ता इनपुट का विश्लेषण करता है और प्राकृतिक भाषा से संभावित संबंधों को निकालता है।
ज्ञान ग्राफ निर्माण: संबंध निकालने के बाद, LLMs ग्राफ का निर्माण करते हैं, जो उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं का संरचित प्रतिनिधित्व होता है। इसके बाद, एल्गोरिदम ग्राफ का अनुकूलन करता है, अप्रासंगिक कनेक्शनों को हटा देता है, जिससे ग्राफ की समग्र गुणवत्ता में सुधार होता है।
ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNNs) के साथ एकीकरण: ज्ञान ग्राफ को GNN के साथ जोड़कर, सिफारिश प्रणाली को नोड विशेषताओं और ग्राफ संरचना का उपयोग करके अधिक सटीक सिफारिशें प्रदान करने की अनुमति मिलती है, साथ ही व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और उपयोगकर्ता प्रवृत्तियों के प्रति संवेदनशील होती है।
इस ढांचे की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ई-कॉमर्स और स्ट्रीमिंग सेवाओं के डेटा सेट का उपयोग करके बेंचमार्क परीक्षण किए। परिणामों से पता चला कि सिफारिश की सटीकता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है, जो दर्शाता है कि इस ढांचे में प्रासंगिक सिफारिशें प्रदान करने की पर्याप्त क्षमता है। इसके अलावा, इस ढांचे ने बड़े डेटा सेट को संभालने में बेहतर स्केलेबिलिटी दिखाई, और पारंपरिक ग्राफ निर्माण विधियों की तुलना में गणना की आवश्यकताओं में काफी कमी आई। स्वचालित प्रक्रिया और उन्नत एल्गोरिदम का संयोजन संसाधनों की खपत को कम करने में मदद करता है, जबकि परिणाम की गुणवत्ता पर कोई प्रभाव नहीं पड़ता।
AutoGraph ढांचा सिफारिश प्रणाली के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। स्वचालित रूप से ग्राफ बनाने की क्षमता इसे दीर्घकालिक स्केलेबिलिटी, अनुकूलनशीलता और संदर्भ संवेदनशीलता की चुनौतियों का प्रभावी ढंग से सामना करने में सक्षम बनाती है। इस ढांचे की सफलता LLMs और ग्राफिक सिस्टम के संयोजन की परिवर्तनकारी क्षमता को प्रदर्शित करती है, जो भविष्य के व्यक्तिगत सिफारिशों के शोध और अनुप्रयोग के लिए एक नया मानक स्थापित करती है।
पेपर का लिंक: https://arxiv.org/abs/2412.18241
मुख्य बिंदुओं को रेखांकित करें:
🌟 ** LLMs पर आधारित स्वचालित ग्राफ निर्माण **: AutoGraph ढांचा पूर्व-प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता इनपुट का विश्लेषण करता है, संबंधों को निकालता है और ज्ञान ग्राफ का निर्माण करता है।
📈 ** सिफारिश की सटीकता में उल्लेखनीय सुधार **: बेंचमार्क परीक्षणों में, इस ढांचे ने ई-कॉमर्स और स्ट्रीमिंग डेटा सेट पर सिफारिश की सटीकता में उल्लेखनीय वृद्धि की है।
⚙️ ** संसाधनों की खपत में कमी **: पारंपरिक विधियों की तुलना में, AutoGraph गणना की आवश्यकताओं में उत्कृष्टता दिखाता है, जो अच्छी स्केलेबिलिटी को प्रदर्शित करता है।
