M-$LLM^3$REC: A Motivation-Aware User-Item Interaction Framework for Enhancing Recommendation Accuracy with LLMs

📄 arXiv: 2508.15262v1 📥 PDF

作者: Lining Chen, Qingwen Zeng, Huaming Chen

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-08-21

备注: 10pages

DOI: 10.1145/3746252.3761214

💡 一句话要点

提出M-$LLM^3$REC框架，利用大语言模型提取用户动机，提升推荐系统在冷启动场景下的准确性。

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

关键词: 推荐系统 冷启动 大语言模型 用户动机 个性化推荐

📋 核心要点

  1. 传统推荐系统在冷启动和数据稀疏场景下表现不佳，现有方法易引入噪声或忽略用户动机的动态变化。
  2. M-$LLM^3$REC框架利用大语言模型提取用户交互中的深层动机信号，从而实现更准确的个性化推荐。
  3. 实验表明，M-$LLM^3$REC在冷启动场景下显著提升了推荐性能，优于现有先进框架。

📝 摘要（中文）

推荐系统通过缓解信息过载和支持决策，对用户体验和平台效率至关重要。传统方法，如基于内容的过滤、协同过滤和深度学习，在推荐系统中取得了显著成果。然而，冷启动和稀疏数据场景仍然具有挑战性。现有解决方案要么生成伪交互序列，引入冗余或噪声信号，要么过度依赖语义相似性，忽略用户动机的动态变化。为了解决这些限制，本文提出了一种新的推荐框架M-$LLM^3$REC，该框架利用大型语言模型从有限的用户交互中进行深度动机信号提取。M-$LLM^3$REC包含三个集成模块：动机导向的Profile Extractor (MOPE)、动机导向的Trait Encoder (MOTE)和动机对齐推荐器(MAR)。通过强调动机驱动的语义建模，M-$LLM^3$REC展示了鲁棒、个性化和可泛化的推荐，尤其是在冷启动情况下，与最先进的框架相比，性能得到了提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决推荐系统中冷启动和数据稀疏问题，现有方法要么生成伪交互引入噪声，要么过度依赖语义相似性而忽略用户动机的动态变化，导致推荐效果不佳。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）从有限的用户交互数据中提取深层次的用户动机信号，并以此为基础进行个性化推荐。通过关注用户行为背后的动机，可以更准确地理解用户偏好，从而提升推荐效果。

技术框架：M-$LLM^3$REC框架包含三个主要模块： 1. Motivation-Oriented Profile Extractor (MOPE)：从用户交互历史中提取用户画像，侧重于用户动机的理解。 2. Motivation-Oriented Trait Encoder (MOTE)：对物品特征进行编码，同样侧重于与用户动机相关的特征。 3. Motivational Alignment Recommender (MAR)：基于提取的用户动机和物品特征，进行推荐，并对齐用户和物品之间的动机。

关键创新：关键创新在于利用LLM进行用户动机的深度提取和建模，并将动机信息融入到推荐过程的各个环节。与传统方法相比，M-$LLM^3$REC能够更有效地利用有限的用户交互数据，从而在冷启动场景下获得更好的推荐效果。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括： 1. 如何设计Prompt，使得LLM能够准确提取用户动机。 2. MOPE和MOTE模块中，如何将提取的动机信息进行有效编码。 3. MAR模块中，如何设计损失函数，使得推荐结果能够更好地对齐用户和物品之间的动机。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，M-$LLM^3$REC在冷启动场景下显著优于现有先进的推荐框架。具体的性能提升数据（例如，在特定数据集上的Recall@K或NDCG@K指标提升）需要在论文中查找。总体而言，该框架通过强调动机驱动的语义建模，实现了更鲁棒、个性化和可泛化的推荐。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种推荐系统，尤其是在用户行为数据稀疏或冷启动的场景下，例如新用户推荐、新商品推荐等。通过更准确地理解用户动机，可以提升用户体验，增加平台收益，并为个性化推荐提供更强大的技术支持。未来，该方法可以扩展到其他领域，如广告推荐、内容推荐等。

📄 摘要（原文）

Recommendation systems have been essential for both user experience and platform efficiency by alleviating information overload and supporting decision-making. Traditional methods, i.e., content-based filtering, collaborative filtering, and deep learning, have achieved impressive results in recommendation systems. However, the cold-start and sparse-data scenarios are still challenging to deal with. Existing solutions either generate pseudo-interaction sequence, which often introduces redundant or noisy signals, or rely heavily on semantic similarity, overlooking dynamic shifts in user motivation. To address these limitations, this paper proposes a novel recommendation framework, termed M-$LLM^3$REC, which leverages large language models for deep motivational signal extraction from limited user interactions. M-$LLM^3$REC comprises three integrated modules: the Motivation-Oriented Profile Extractor (MOPE), Motivation-Oriented Trait Encoder (MOTE), and Motivational Alignment Recommender (MAR). By emphasizing motivation-driven semantic modeling, M-$LLM^3$REC demonstrates robust, personalized, and generalizable recommendations, particularly boosting performance in cold-start situations in comparison with the state-of-the-art frameworks.