Logic-Scaffolding: Personalized Aspect-Instructed Recommendation Explanation Generation using LLMs

📄 arXiv: 2312.14345v2 📥 PDF

作者: Behnam Rahdari, Hao Ding, Ziwei Fan, Yifei Ma, Zhuotong Chen, Anoop Deoras, Branislav Kveton

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2023-12-22 (更新: 2024-01-17)

备注: The 17th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2024)

DOI: 10.1145/3616855.3635689

💡 一句话要点

提出Logic-Scaffolding框架，利用LLM生成个性化、基于属性的推荐解释。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推荐系统 解释生成 大型语言模型 链式思考 属性解释

📋 核心要点

  1. 现有推荐解释模型难以在零样本场景下生成可靠的解释，限制了解释的质量和可信度。
  2. Logic-Scaffolding框架结合属性解释与链式思考提示，通过中间推理步骤提升解释生成质量。
  3. 论文分享了框架构建经验，并提供交互式演示，方便用户探索和验证模型效果。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Logic-Scaffolding的框架，旨在利用大型语言模型（LLM）为推荐系统生成解释。尽管LLM具有强大的自然语言生成能力，但现有模型在零样本情况下生成可靠解释方面仍面临挑战。Logic-Scaffolding框架结合了基于属性的解释和链式思考提示的思想，通过中间推理步骤生成解释。本文分享了构建该框架的经验，并提供了一个交互式演示来探索结果。

🔬 方法详解

问题定义：现有推荐系统解释生成方法，尤其是在零样本学习场景下，难以生成高质量、可靠的解释。大型语言模型虽然具备强大的生成能力，但直接用于推荐解释时，往往缺乏足够的推理和逻辑支撑，导致解释不够充分或不准确。这限制了用户对推荐结果的信任和理解。

核心思路：Logic-Scaffolding的核心思路是借鉴人类的推理过程，将复杂的解释生成任务分解为多个中间推理步骤，并通过链式思考（Chain-of-Thought）提示引导LLM逐步生成解释。同时，结合基于属性的解释，使生成的解释更加个性化和具体，从而提高解释的质量和可信度。

技术框架：Logic-Scaffolding框架主要包含以下几个阶段：1) 属性提取：从用户和物品的特征中提取相关的属性信息。2) 链式思考提示生成：根据提取的属性信息，构建链式思考提示，引导LLM进行推理。3) LLM推理与解释生成：利用LLM对链式思考提示进行推理，生成中间推理步骤和最终的推荐解释。4) 解释评估与优化：对生成的解释进行评估，并根据评估结果对框架进行优化。

关键创新：Logic-Scaffolding的关键创新在于将链式思考提示与基于属性的解释相结合，从而提升LLM在推荐解释生成任务中的表现。与直接使用LLM生成解释的方法相比，Logic-Scaffolding能够提供更具逻辑性和可解释性的解释。与传统的基于规则或模板的解释生成方法相比，Logic-Scaffolding具有更强的泛化能力和适应性。

关键设计：在链式思考提示的设计方面，论文可能采用了特定的模板或策略，例如，首先引导LLM识别用户和物品的属性，然后引导LLM基于这些属性进行推理，最后引导LLM生成最终的解释。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

摘要中未提供具体的实验结果和性能数据，因此无法总结实验亮点。但是，论文提到提供了一个交互式演示来探索结果，这表明该框架在实际应用中具有一定的潜力。具体的性能提升幅度、对比基线等信息未知。

🎯 应用场景

Logic-Scaffolding框架可应用于各种推荐系统，例如电商、新闻、电影等，帮助用户更好地理解推荐结果，提高用户满意度和信任度。该框架还可以用于个性化教育、智能客服等领域，提供更具解释性和针对性的服务。未来，该研究可以进一步探索如何利用LLM生成更具创造性和情感化的解释，从而提升用户体验。

📄 摘要（原文）

The unique capabilities of Large Language Models (LLMs), such as the natural language text generation ability, position them as strong candidates for providing explanation for recommendations. However, despite the size of the LLM, most existing models struggle to produce zero-shot explanations reliably. To address this issue, we propose a framework called Logic-Scaffolding, that combines the ideas of aspect-based explanation and chain-of-thought prompting to generate explanations through intermediate reasoning steps. In this paper, we share our experience in building the framework and present an interactive demonstration for exploring our results.