김재광 교수 연구실(기계지능연구실, mainLab.), The 48th International ACM SIGIR 2025 논문 게재 승인
2025-04-08
김재광 교수 연구실(기계지능연구실, mainLab.), The 48th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval 논문 게재 승인 기계지능연구실 (지도교수: 김재광, https://mainlab.skku.edu)의 이남준(석사과정) 학생과 김재광 교수가 진행한 "SEALR: Sequential Emotion-Aware LLM-Based Personalized Recommendation System" 논문이 Information Retrieval 및 Intelligence 분야 에서 최우수 학술대회인 ACM SIGIR 2025 Short paper에 게재 승인되었습니다. 이번 연구는 감정 인식 기반 순차적 LLM 개인화 추천 시스템(SEALR)을 제안합니다. SEALR은 사용자 리뷰를 분석하여 시간 순서에 따른 감정 변화를 추적하고, 이를 기반으로 감정 레이블을 추출합니다. 이러한 감정 정보는 사용자의 선호도 변화를 보다 정밀하게 반영할 수 있도록 도와줍니다. 특히 사용자의 행동 데이터를 기반으로 생성된 후보 아이템과 감정 정보를 LLM에 통합 입력하여 개인화된 추천 결과를 도출하는데, 다양한 후보 아이템 수와 LLM 미세 조정 비율을 실험 변수로 설정해, 추천 정확도와 탐색 사이의 최적 균형을 탐색하였다는 점에서 의미가 있습니다. 아마존 리뷰 데이터를 활용한 실험 결과, SEALR은 기존 추천 방식 대비 의미 있는 성능 향상을 보였으며, 감정 정보와 행동 데이터의 통합이 추천 품질 향상에 효과적임을 확인했습니다. Abstract Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional performance across various natural language processing tasks, driving significant advancements in language understanding and generation. However, their applicability in recommendation systems remains an area that requires further investigation. This study proposes the Sequential Emotion-Aware LLM-Based Personalized Recommendation System (SEALR) to harness this potential. SEALR applies sentiment analysis to user-generated textual reviews to sequentially track emotional changes for each user and extract sentiment labels. In addition, we design a novel framework that integrates candidate items generated by sequential models with user behavior data into an LLM to provide more precise and personalized recommendations. Our experiments investigate the impact of varying candidate pool sizes and instruction-based fine-tuning ratios, adopting an experimental methodology to optimize the trade-off between recommendation accuracy and exploration. To validate the effectiveness of the proposed approach, we conducted comparative experiments using Amazon datasets against existing recommendation methods, demonstrating meaningful performance improvements. Specifically, the combination of sentiment information and user behavior data contributed to enhancing recommendation performance, demonstrating the potential to accommodate diverse user preferences and contexts.