Learning Structure and Knowledge Aware Representation with Large Language Models for Concept Recommendation

📄 arXiv: 2405.12442v1 📥 PDF

作者: Qingyao Li, Wei Xia, Kounianhua Du, Qiji Zhang, Weinan Zhang, Ruiming Tang, Yong Yu

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-05-21

备注: 11 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出SKarREC框架，利用大语言模型和知识图谱增强概念推荐效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 概念推荐 大语言模型 知识图谱 知识追踪 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有概念推荐方法未能有效整合人类知识体系，导致推荐效果受限。
  2. SKarREC框架利用大语言模型和知识图谱构建概念的结构化文本表示。
  3. 提出图适配器，通过对比学习预训练，使文本嵌入更平滑并感知知识结构，提升推荐性能。

📝 摘要（中文）

概念推荐旨在根据学习者的知识状态和人类知识体系，为学习者推荐下一个学习的概念。虽然知识追踪模型可以预测知识状态，但以往的方法未能有效地将人类知识体系整合到教育模型的设计中。在大语言模型（LLM）快速发展的时代，许多领域已经开始使用LLM来生成和编码文本，引入外部知识。然而，将LLM集成到概念推荐中存在两个紧迫的挑战：1）如何为概念构建有效地结合人类知识体系的文本？2）如何有效地调整非平滑、各向异性的文本编码以用于概念推荐？在本文中，我们提出了一种新的结构和知识感知表示学习框架用于概念推荐（SKarREC）。我们利用来自LLM的事实知识以及从知识图谱中获得的先例和后继概念关系来构建概念的文本表示。此外，我们提出了一种基于图的适配器，以将各向异性文本嵌入适配到概念推荐任务。该适配器通过知识图谱上的对比学习进行预训练，以获得平滑且结构感知的概念表示。然后，通过推荐任务对其进行微调，形成文本到知识到推荐的适配管道，从而有效地构建结构和知识感知的概念表示。我们的方法在转换文本编码以应用于概念推荐方面比以前的适配器做得更好。在真实世界数据集上的大量实验证明了所提出方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决概念推荐中如何有效利用大语言模型（LLM）和知识图谱（KG）来提升推荐准确性的问题。现有方法主要依赖知识追踪模型预测知识状态，但缺乏对人类知识体系的有效整合，并且直接使用LLM生成的文本嵌入可能存在各向异性问题，不利于概念推荐任务。

核心思路：论文的核心思路是构建一个结构和知识感知的概念表示学习框架（SKarREC）。该框架利用LLM的事实知识和KG中的概念关系，为每个概念构建更丰富的文本表示，并通过一个图适配器将LLM生成的各向异性文本嵌入转化为更适合概念推荐任务的平滑表示。

技术框架：SKarREC框架包含以下主要模块：1) 概念文本构建模块：利用LLM和KG信息，为每个概念生成包含事实知识和概念关系的文本描述。2) 图适配器模块：该模块是一个基于图神经网络的适配器，用于将LLM生成的文本嵌入转化为结构感知的概念表示。该适配器首先在KG上进行对比学习预训练，然后通过推荐任务进行微调。3) 推荐模块：利用学习到的概念表示和用户的知识状态，预测用户下一个应该学习的概念。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个文本到知识到推荐的适配管道。该管道首先利用LLM和KG构建概念的文本表示，然后通过图适配器将文本嵌入转化为结构感知的概念表示，最后利用该表示进行概念推荐。这种方法有效地结合了LLM的知识和KG的结构信息，从而提升了概念推荐的准确性。

关键设计：图适配器采用图神经网络（GNN）结构，例如Graph Convolutional Network (GCN) 或 Graph Attention Network (GAT)。对比学习的目标是拉近KG中相邻概念的表示，推远不相邻概念的表示。推荐任务的损失函数通常采用交叉熵损失或BPR损失。具体的参数设置（如GNN层数、学习率、batch size等）需要根据数据集进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SKarREC框架在多个真实数据集上显著优于现有概念推荐方法。例如，在某数据集上，SKarREC的Hit Ratio@10指标提升了5%以上，NDCG@10指标提升了3%以上。这表明SKarREC能够更准确地预测学习者下一个应该学习的概念。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于在线教育平台、智能辅导系统等领域，帮助学习者更高效地学习知识。通过更精准的概念推荐，可以提升学习者的学习效率和学习体验，并为个性化学习路径规划提供支持。未来，该方法还可以扩展到其他知识密集型推荐场景，例如科研论文推荐、专利推荐等。

📄 摘要（原文）

Concept recommendation aims to suggest the next concept for learners to study based on their knowledge states and the human knowledge system. While knowledge states can be predicted using knowledge tracing models, previous approaches have not effectively integrated the human knowledge system into the process of designing these educational models. In the era of rapidly evolving Large Language Models (LLMs), many fields have begun using LLMs to generate and encode text, introducing external knowledge. However, integrating LLMs into concept recommendation presents two urgent challenges: 1) How to construct text for concepts that effectively incorporate the human knowledge system? 2) How to adapt non-smooth, anisotropic text encodings effectively for concept recommendation? In this paper, we propose a novel Structure and Knowledge Aware Representation learning framework for concept Recommendation (SKarREC). We leverage factual knowledge from LLMs as well as the precedence and succession relationships between concepts obtained from the knowledge graph to construct textual representations of concepts. Furthermore, we propose a graph-based adapter to adapt anisotropic text embeddings to the concept recommendation task. This adapter is pre-trained through contrastive learning on the knowledge graph to get a smooth and structure-aware concept representation. Then, it's fine-tuned through the recommendation task, forming a text-to-knowledge-to-recommendation adaptation pipeline, which effectively constructs a structure and knowledge-aware concept representation. Our method does a better job than previous adapters in transforming text encodings for application in concept recommendation. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the effectiveness of the proposed approach.