Solving the Content Gap in Roblox Game Recommendations: LLM-Based Profile Generation and Reranking

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Chen, Wei, Xiaokai, Jiang, Yexi, Ong, Frank, Gao, Kevin, Yu, Xiao, Hui, Zheng, Yoon, Se-eun, Yu, Philip, Gong, Michelle
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Toward Safe and Human-Aligned Game Conversational Recommendation via Multi-Agent Decomposition
von: Hui, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibration-Disentangled Learning and Relevance-Prioritized Reranking for Calibrated Sequential Recommendation
von: Jeon, Hyunsik, et al.
Veröffentlicht: (2024)

OMuleT: Orchestrating Multiple Tools for Practicable Conversational Recommendation
von: Yoon, Se-eun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM4Rerank: LLM-based Auto-Reranking Framework for Recommendations
von: Gao, Jingtong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Automating Personalization: Prompt Optimization for Recommendation Reranking
von: Wang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Large Language Models as Generative User Simulators for Conversational Recommendation
von: Yoon, Se-eun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Feature Selection Method for Contextual Multi-Armed Bandits in Recommender System
von: Zhao, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rotate Both Ways: Time-and-Order RoPE for Generative Recommendation
von: Wei, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Enhanced Reranking for Complementary Product Recommendation
von: Xu, Zekun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Conversational Recommendation with Contextual Adaptation of External Recommenders and LLM-based Reranking
von: Li, Chuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Layout Is the Model: On Action-Item Coupling in Generative Recommendation
von: Wei, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantics Meet Signals: Dual Codebook Representationl Learning for Generative Recommendation
von: Hui, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Denoising Neural Reranker for Recommender Systems
von: Mao, Wenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RALLM-POI: Retrieval-Augmented LLM for Zero-shot Next POI Recommendation with Geographical Reranking
von: Li, Kunrong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Illusions of Relevance: Arbitrary Content Injection Attacks Deceive Retrievers, Rerankers, and LLM Judges
von: Tamber, Manveer Singh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EviRerank: Adaptive Evidence Construction for Long-Document LLM Reranking
von: Li, Minghan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Filling the Gaps: Selective Knowledge Augmentation for LLM Recommenders
von: Lee, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diagnosing LLM-based Rerankers in Cold-Start Recommender Systems: Coverage, Exposure and Practical Mitigations
von: Lemdiasova, Ekaterina, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Listwise Reranking for Corpus Feedback
von: Yoon, Soyoung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Tree-Based Progressive Regression Model for Watch-Time Prediction in Short Video Recommendation
von: Chen, Xiaokai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Legommenders: A Comprehensive Content-Based Recommendation Library with LLM Support
von: Liu, Qijiong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LANCER: LLM Reranking for Nugget Coverage
von: Ju, Jia-Huei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Bridging the Cross-modal Semantic Gap for Multi-modal Recommendation
von: Wu, Xinglong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VoteGCL: Enhancing Graph-based Recommendations with Majority-Voting LLM-Rerank Augmentation
von: Nguyen, Minh-Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One Pass, Any Order: Position-Invariant Listwise Reranking for LLM-Based Recommendation
von: Bito, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Do Large Language Models Favor Recent Content? A Study on Recency Bias in LLM-Based Reranking
von: Fang, Hanpei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing the Effectiveness of Listwise Reranking with Positional Invariance on Temporal Generalizability
von: Yoon, Soyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Non-autoregressive Generative Models for Reranking Recommendation
von: Ren, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Forecasting Live Chat Intent from Browsing History
von: Yoon, Se-eun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NLGR: Utilizing Neighbor Lists for Generative Rerank in Personalized Recommendation Systems
von: Wang, Shuli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ocean4Rec: Offline LLM-Derived OCEAN Profiles for Request-Time VOD Reranking
von: Kim, Wonkyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RankLLM: A Python Package for Reranking with LLMs
von: Sharifymoghaddam, Sahel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Biases in LLM-Generated Musical Taste Profiles for Recommendation
von: Sguerra, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How Good are LLM-based Rerankers? An Empirical Analysis of State-of-the-Art Reranking Models
von: Abdallah, Abdelrahman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Passage Query Methods for Retrieval and Reranking in Conversational Agents
von: De Lima, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Scenario User Profile Construction via Recommendation Lists
von: Zhang, Hui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SPRec: Self-Play to Debias LLM-based Recommendation
von: Gao, Chongming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Contextual Relevance and Adaptive Sampling for LLM-Based Document Reranking
von: Huang, Jerry, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias
von: Qiao, Jingfen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Local Indices to Global Identifiers: Generative Reranking for Recommender Systems via Global Action Space
von: Jia, Pengyue, et al.
Veröffentlicht: (2026)