Topic-Aware Knowledge Graph with Large Language Models for Interoperability in Recommender Systems
作者: Minhye Jeon, Seokho Ahn, Young-Duk Seo
分类: cs.IR, cs.AI
发布日期: 2024-12-28 (更新: 2025-02-12)
备注: Accepted by The 40th ACM/SIGAPP Symposium On Applied Computing(SAC) 2025
💡 一句话要点
提出基于LLM的主题感知知识图谱，提升推荐系统跨系统互操作性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 推荐系统 知识图谱 大型语言模型 主题提取 互操作性
📋 核心要点
- 推荐系统利用知识图谱解决数据稀疏和冷启动问题，但跨系统集成因领域专家干预和系统差异而受限。
- 利用LLM从辅助信息和上下文信息中提取通用和特定主题，构建主题感知的知识图谱，提升语义理解。
- 实验结果表明，该方法在不同知识图谱上显著提升了推荐性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种一致性的方法，利用大型语言模型（LLMs）从辅助信息和上下文信息中提取通用和特定主题，以解决推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题。该方法首先从辅助信息中迭代提取和更新通用主题，然后利用上下文信息提取特定主题。为了解决特定主题提取过程中产生的同义主题问题，设计了一种精炼算法。这种方法使得通用主题能够捕捉不同项目特征的广泛知识，而特定主题则强调详细属性，从而更全面地理解项目的语义特征和用户的偏好。实验结果表明，该方法在不同的知识图谱上显著提高了推荐性能。
🔬 方法详解
问题定义：推荐系统中的知识图谱应用面临数据稀疏性和冷启动问题。虽然利用辅助信息和上下文信息可以丰富知识图谱，但由于不同系统间的差异以及对领域专家的依赖，实现一致性的跨系统集成仍然是一个挑战。现有方法难以有效提取和利用项目和用户的深层语义信息，导致推荐效果受限。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大语义理解能力，自动地从辅助信息和上下文信息中提取通用和特定主题，构建主题感知的知识图谱。通过通用主题捕捉广泛知识，特定主题强调详细属性，从而更全面地理解项目和用户的语义特征。
技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 通用主题提取与更新：从辅助信息中迭代提取和更新通用主题。2) 特定主题提取：利用上下文信息提取特定主题。3) 主题精炼：解决特定主题提取过程中产生的同义主题问题。整个流程旨在构建一个主题感知的知识图谱，用于提升推荐系统的性能。
关键创新：该方法的关键创新在于利用LLM自动提取通用和特定主题，无需人工干预，降低了对领域专家的依赖。同时，通过主题精炼算法，有效解决了同义主题问题，提高了主题的质量和准确性。这种主题感知的知识图谱能够更全面地捕捉项目和用户的语义信息，从而提升推荐效果。
关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用特定的LLM模型（具体模型未知）进行主题提取。2) 设计迭代更新算法，优化通用主题的质量。3) 开发主题精炼算法，例如基于语义相似度的聚类方法，用于解决同义主题问题。4) 将提取的主题信息融入到推荐模型中，例如通过嵌入表示或注意力机制（具体实现未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在不同的知识图谱上显著提高了推荐性能。具体提升幅度和对比基线未知，但摘要强调了“显著提高”，表明该方法具有较强的实用价值。该方法通过主题感知的方式，更有效地利用了知识图谱中的信息，从而提升了推荐效果。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电商、新闻、视频等多种推荐系统场景，提升推荐的准确性和个性化程度。通过自动提取主题，降低了对领域知识的依赖，使得知识图谱的构建和维护更加高效。未来，该方法可以扩展到其他自然语言处理任务，例如信息检索、问答系统等。
📄 摘要（原文）
The use of knowledge graphs in recommender systems has become one of the common approaches to addressing data sparsity and cold start problems. Recent advances in large language models (LLMs) offer new possibilities for processing side and context information within knowledge graphs. However, consistent integration across various systems remains challenging due to the need for domain expert intervention and differences in system characteristics. To address these issues, we propose a consistent approach that extracts both general and specific topics from both side and context information using LLMs. First, general topics are iteratively extracted and updated from side information. Then, specific topics are extracted using context information. Finally, to address synonymous topics generated during the specific topic extraction process, a refining algorithm processes and resolves these issues effectively. This approach allows general topics to capture broad knowledge across diverse item characteristics, while specific topics emphasize detailed attributes, providing a more comprehensive understanding of the semantic features of items and the preferences of users. Experimental results demonstrate significant improvements in recommendation performance across diverse knowledge graphs.