論文の概要: Enabling Explainable Recommendation in E-commerce with LLM-powered Product Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01837v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 10:57:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-08 09:16:04.598675
• Title: Enabling Explainable Recommendation in E-commerce with LLM-powered Product Knowledge Graph
• Title（参考訳）: LLMを活用した製品知識グラフを用いたeコマースにおける説明可能な勧告の提案
• Authors: Menghan Wang, Yuchen Guo, Duanfeng Zhang, Jianian Jin, Minnie Li, Dan Schonfeld, Shawn Zhou,
• Abstract要約: LLMの知識を製品知識グラフ(PKG)に抽出する効率的なアプローチであるLLM-PKGを提案する。 我々は、KGの信頼性と可用性を確保するため、厳密な評価とプルーニング手法を採用している。 電子商取引サイト上で実施したA/Bテストを通じて、ユーザエンゲージメントとトランザクションを著しく促進するLLM-PKGの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.808954793523075
• License:
• Abstract: How to leverage large language model's superior capability in e-commerce recommendation has been a hot topic. In this paper, we propose LLM-PKG, an efficient approach that distills the knowledge of LLMs into product knowledge graph (PKG) and then applies PKG to provide explainable recommendations. Specifically, we first build PKG by feeding curated prompts to LLM, and then map LLM response to real enterprise products. To mitigate the risks associated with LLM hallucination, we employ rigorous evaluation and pruning methods to ensure the reliability and availability of the KG. Through an A/B test conducted on an e-commerce website, we demonstrate the effectiveness of LLM-PKG in driving user engagements and transactions significantly.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのeコマースレコメンデーションにおける優れた能力をいかに活用するかは、ホットな話題である。 本稿では,LLMの知識を製品知識グラフ(PKG)に蒸留し,PKGを用いて説明可能なレコメンデーションを提供する,効率的なアプローチであるLLM-PKGを提案する。 具体的には、まず、計算したプロンプトを LLM に供給し、次に LLM の応答を実際のエンタープライズ製品にマッピングすることで、PKG を構築する。 LLM幻覚のリスクを軽減するため,我々はKGの信頼性と可用性を確保するために厳密な評価法と刈り取り法を採用した。 電子商取引サイト上で実施したA/Bテストを通じて、ユーザエンゲージメントとトランザクションを著しく促進するLLM-PKGの有効性を実証した。

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