論文の概要: G-Refer: Graph Retrieval-Augmented Large Language Model for Explainable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12586v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 06:42:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 20:12:08.835189
• Title: G-Refer: Graph Retrieval-Augmented Large Language Model for Explainable Recommendation
• Title（参考訳）: G-Refer:説明可能なレコメンデーションのためのグラフ検索拡張大言語モデル
• Authors: Yuhan Li, Xinni Zhang, Linhao Luo, Heng Chang, Yuxiang Ren, Irwin King, Jia Li,
• Abstract要約: 本稿では,グラフ検索拡張大言語モデル (LLM) を用いた提案手法を提案する。 G-Referは、説明可能性と安定性の両方において既存の手法と比較して優れた性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.23263809469786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable recommendation has demonstrated significant advantages in informing users about the logic behind recommendations, thereby increasing system transparency, effectiveness, and trustworthiness. To provide personalized and interpretable explanations, existing works often combine the generation capabilities of large language models (LLMs) with collaborative filtering (CF) information. CF information extracted from the user-item interaction graph captures the user behaviors and preferences, which is crucial for providing informative explanations. However, due to the complexity of graph structure, effectively extracting the CF information from graphs still remains a challenge. Moreover, existing methods often struggle with the integration of extracted CF information with LLMs due to its implicit representation and the modality gap between graph structures and natural language explanations. To address these challenges, we propose G-Refer, a framework using graph retrieval-augmented large language models (LLMs) for explainable recommendation. Specifically, we first employ a hybrid graph retrieval mechanism to retrieve explicit CF signals from both structural and semantic perspectives. The retrieved CF information is explicitly formulated as human-understandable text by the proposed graph translation and accounts for the explanations generated by LLMs. To bridge the modality gap, we introduce knowledge pruning and retrieval-augmented fine-tuning to enhance the ability of LLMs to process and utilize the retrieved CF information to generate explanations. Extensive experiments show that G-Refer achieves superior performance compared with existing methods in both explainability and stability. Codes and data are available at https://github.com/Yuhan1i/G-Refer.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なレコメンデーションは,レコメンデーションの背後にあるロジックをユーザに通知することで,システムの透明性,有効性,信頼性を向上する上で,大きなメリットを示している。 パーソナライズされた解釈可能な説明を提供するため、既存の作業は大きな言語モデル(LLM)の生成能力と協調フィルタリング(CF)情報を組み合わせることが多い。 ユーザ-itemインタラクショングラフから抽出されたCF情報は、ユーザの振る舞いと好みをキャプチャする。 しかし、グラフ構造の複雑さのため、グラフからCF情報を効果的に抽出することは依然として困難である。 さらに、既存の手法では、その暗黙的な表現と、グラフ構造と自然言語の説明とのモダリティのギャップにより、抽出されたCF情報をLLMと統合するのに苦労することが多い。 これらの課題に対処するために,グラフ検索拡張大言語モデル(LLM)を用いたフレームワークであるG-Referを提案する。 具体的には,構造的,意味的両面から明示的なCF信号を取得するために,まずハイブリッドグラフ検索機構を用いる。 検索したCF情報は、提案したグラフ翻訳により、人間の理解可能なテキストとして明示的に定式化され、LCMによって生成された説明について説明される。 モダリティギャップを埋めるため,LLMの処理能力を高め,検索したCF情報を利用して説明を生成する。 実験により, G-Refer は説明可能性, 安定性の両面で既存手法と比較して優れた性能を示した。 コードとデータはhttps://github.com/Yuhan1i/G-Refer.comで公開されている。

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