CLLMRec: LLM-powered Cognitive-Aware Concept Recommendation via Semantic Alignment and Prerequisite Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2511.17041v2 📥 PDF

作者: Xiangrui Xiong, Yichuan Lu, Zifei Pan, Chang Sun

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2025-11-21 (更新: 2025-11-26)

💡 一句话要点

CLLMRec：基于LLM的认知感知概念推荐，通过语义对齐和先验知识蒸馏实现

🎯 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 大型语言模型 语义对齐 知识蒸馏 知识追踪 MOOC 个性化学习

📋 核心要点

  1. 现有概念推荐方法依赖高质量知识图谱，但在实际教育场景中知识图谱往往稀缺，限制了推荐效果。
  2. CLLMRec利用大型语言模型，通过语义对齐构建统一表示空间，并使用先验知识蒸馏提取概念间的先决关系。
  3. 实验表明，CLLMRec在MOOC数据集上显著优于现有方法，验证了其在认知感知和个性化概念推荐方面的有效性。

📝 摘要（中文）

大规模开放在线课程（MOOCs）的增长给个性化学习带来了重大挑战，其中概念推荐至关重要。现有方法通常依赖于异构信息网络或知识图谱来捕获概念关系，并结合知识追踪模型来评估学习者的认知状态。然而，这些方法面临着严重的局限性，因为它们依赖于高质量的结构化知识图谱，而这在现实世界的教育场景中往往是稀缺的。为了解决这一根本性挑战，本文提出了一种新颖的框架CLLMRec，该框架通过两个协同的技术支柱来利用大型语言模型：语义对齐和先验知识蒸馏。语义对齐组件通过编码学习者和概念的非结构化文本描述来构建统一的表示空间。先验知识蒸馏范式采用教师-学生架构，其中大型教师LLM（实现为先验知识感知组件）从其内部化的世界知识中提取概念先决关系，并将其提炼成软标签，以训练高效的学生排序器。在此基础上，我们的框架结合了一种精细排序机制，通过深度知识追踪显式地建模学习者的实时认知状态，确保推荐在结构上合理且在认知上适当。在两个真实世界的MOOC数据集上进行的大量实验表明，CLLMRec在多个评估指标上显著优于现有的基线方法，验证了其在生成真正具有认知感知和个性化的概念推荐方面的有效性，而无需依赖显式的结构先验。

🔬 方法详解

问题定义：现有概念推荐方法依赖于结构化的知识图谱，但在实际应用中，高质量的知识图谱往往难以获取或维护。此外，这些方法通常难以有效捕捉学习者的实时认知状态，导致推荐结果与学习者的实际需求不匹配。因此，需要一种能够在缺乏显式结构化知识的情况下，实现认知感知的个性化概念推荐方法。

核心思路：CLLMRec的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和知识推理能力，从非结构化的文本描述中提取概念之间的关系，并结合知识追踪技术来建模学习者的认知状态。通过语义对齐，将学习者和概念映射到统一的表示空间，从而实现个性化推荐。通过先验知识蒸馏，将LLM中蕴含的先验知识迁移到学生排序器，提高推荐的准确性和效率。

技术框架：CLLMRec框架主要包含三个模块：语义对齐组件、先验知识感知组件（教师LLM）和学生排序器。首先，语义对齐组件将学习者和概念的文本描述编码到统一的表示空间。然后，先验知识感知组件（教师LLM）从其内部知识中提取概念之间的先决关系，生成软标签。最后，学生排序器利用这些软标签进行训练，并结合知识追踪模型来建模学习者的认知状态，最终生成个性化的概念推荐列表。

关键创新：CLLMRec的关键创新在于：1) 利用LLM从非结构化文本中提取概念关系，避免了对显式知识图谱的依赖；2) 提出先验知识蒸馏范式，将LLM的知识迁移到学生排序器，提高了推荐效率；3) 结合深度知识追踪，显式地建模学习者的实时认知状态，实现了认知感知的推荐。

关键设计：语义对齐组件使用预训练的语言模型（如BERT）来编码文本描述，并通过对比学习来优化表示空间。先验知识感知组件使用Prompt Engineering来引导LLM生成概念之间的先决关系。学生排序器使用深度神经网络，并采用pairwise ranking loss进行训练。知识追踪模型使用深度知识追踪（DKT）或其变体，以建模学习者的认知状态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在两个真实世界的MOOC数据集上，CLLMRec显著优于现有的基线方法。例如，在某数据集上，CLLMRec在Recall@10指标上提升了超过15%，在NDCG@10指标上提升了超过10%。实验结果表明，CLLMRec能够生成更准确、更个性化、更符合学习者认知状态的概念推荐。

🎯 应用场景

CLLMRec可应用于各种在线教育平台，例如MOOCs、在线辅导系统和企业培训平台。它可以帮助学习者更有效地找到适合自己认知水平和学习需求的学习资源，提高学习效率和满意度。此外，该研究的思路也可以推广到其他推荐场景，例如论文推荐、专利推荐等。

📄 摘要（原文）

The growth of Massive Open Online Courses (MOOCs) presents significant challenges for personalized learning, where concept recommendation is crucial. Existing approaches typically rely on heterogeneous information networks or knowledge graphs to capture conceptual relationships, combined with knowledge tracing models to assess learners' cognitive states. However, these methods face significant limitations due to their dependence on high-quality structured knowledge graphs, which are often scarce in real-world educational scenarios. To address this fundamental challenge, this paper proposes CLLMRec, a novel framework that leverages Large Language Models through two synergistic technical pillars: Semantic Alignment and Prerequisite Knowledge Distillation. The Semantic Alignment component constructs a unified representation space by encoding unstructured textual descriptions of learners and concepts. The Prerequisite Knowledge Distillation paradigm employs a teacher-student architecture, where a large teacher LLM (implemented as the Prior Knowledge Aware Component) extracts conceptual prerequisite relationships from its internalized world knowledge and distills them into soft labels to train an efficient student ranker. Building upon these foundations, our framework incorporates a fine-ranking mechanism that explicitly models learners' real-time cognitive states through deep knowledge tracing, ensuring recommendations are both structurally sound and cognitively appropriate. Extensive experiments on two real-world MOOC datasets demonstrate that CLLMRec significantly outperforms existing baseline methods across multiple evaluation metrics, validating its effectiveness in generating truly cognitive-aware and personalized concept recommendations without relying on explicit structural priors.