Limitations of Pre-trained Language Model Embeddings in Recommender Systems: Analysis of Semantic-Preference Misalignment
Abstract
사전학습 언어모델(PLM)의 성공에 힘입어 추천 시스템에서도 SBERT 등 PLM 임베딩 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나, PLM이 추천 성능 향상에 항상 효과적인지에 대한 체계적 검증은 부족한 실 정이다.본 연구에서는 MovieLens-1M 데이터셋을 대상으로 SBERT(384차원) 임베딩의 효용성을 =50 반복 실험을 통해 분석하였다.실험 결과, 저밀도(5%) 환경에서 SBERT 임베딩이 오히려 추천 성능을 저해하는 것으로 나타났으며(ΔRMSE=+0.00046,
Fields of Study & Subjects
Recommender Systems and Techniques
Information Retrieval and Search Behavior
Topic Modeling
Publication details
- Journal / source
- Journal of Next-generation Convergence Information Services Technology
- Volume
- 15
- Issue
- 1
- Pages
- 83–96
- Publication date
- 26 February 2026
- Language
- KO