論文の概要: Boosting Knowledge Graph-based Recommendations through Confidence-Aware Augmentation with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03715v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 02:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:33:16.429096
• Title: Boosting Knowledge Graph-based Recommendations through Confidence-Aware Augmentation with Large Language Models
• Title（参考訳）: 信頼度を考慮した大規模言語モデルによる知識グラフに基づく推薦の強化
• Authors: Rui Cai, Chao Wang, Qianyi Cai, Dazhong Shen, Hui Xiong,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、レコメンデーションタスクのための知識グラフの品質と関連性を改善するための有望な方法を提供する。 本稿では,KG と LLM を組み合わせた新しいフレームワークである LLM Augmentation (CKG-LLMA) を用いた Confidence-aware KG-based Recommendation Framework を提案する。 本フレームワークは,(1)高品質な情報でKGをリッチ化するためのLLMベースのサブグラフ拡張器,(2)ノイズの多い三重項をフィルタリングする信頼性に配慮したメッセージ伝搬機構,(3)ユーザ-テムインタラクションとKGデータを統合するための2視点コントラスト学習手法を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.28217321004791
• License:
• Abstract: Knowledge Graph-based recommendations have gained significant attention due to their ability to leverage rich semantic relationships. However, constructing and maintaining Knowledge Graphs (KGs) is resource-intensive, and the accuracy of KGs can suffer from noisy, outdated, or irrelevant triplets. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) offer a promising way to improve the quality and relevance of KGs for recommendation tasks. Despite this, integrating LLMs into KG-based systems presents challenges, such as efficiently augmenting KGs, addressing hallucinations, and developing effective joint learning methods. In this paper, we propose the Confidence-aware KG-based Recommendation Framework with LLM Augmentation (CKG-LLMA), a novel framework that combines KGs and LLMs for recommendation task. The framework includes: (1) an LLM-based subgraph augmenter for enriching KGs with high-quality information, (2) a confidence-aware message propagation mechanism to filter noisy triplets, and (3) a dual-view contrastive learning method to integrate user-item interactions and KG data. Additionally, we employ a confidence-aware explanation generation process to guide LLMs in producing realistic explanations for recommendations. Finally, extensive experiments demonstrate the effectiveness of CKG-LLMA across multiple public datasets.
• Abstract（参考訳）: 知識グラフベースのレコメンデーションは、リッチなセマンティックな関係を活用する能力によって、大きな注目を集めている。 しかし、知識グラフ(KGs)の構築と維持は資源集約的であり、KGsの精度はノイズ、時代遅れ、あるいは無関係の三つ子に悩まされる可能性がある。 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、推奨タスクにおけるKGの品質と関連性を改善するための有望な方法を提供する。 これにもかかわらず、LLMをKGベースのシステムに統合することは、KGを効率的に増強し、幻覚に対処し、効果的な共同学習方法を開発するといった課題を提示する。 本稿では,KG と LLM を組み合わせた新しいフレームワークである LLM Augmentation (CKG-LLMA) を用いた Confidence-aware KG-based Recommendation Framework を提案する。 本フレームワークは,(1)高品質な情報でKGをリッチ化するためのLLMベースのサブグラフ拡張器,(2)ノイズの多い三重項をフィルタリングする信頼性に配慮したメッセージ伝搬機構,(3)ユーザ-テムインタラクションとKGデータを統合するための2視点コントラスト学習手法を含む。 さらに,レコメンデーションのための現実的な説明を生成する上で,LCMをガイドするための信頼性を考慮した説明生成プロセスも採用している。 最後に、複数の公開データセットにまたがるCKG-LLMAの有効性について広範な実験を行った。

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