論文の概要: Explain What You Mean: Intent Augmented Knowledge Graph Recommender Built With An LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10900v2
• Date: Wed, 21 May 2025 15:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 13:19:52.308998
• Title: Explain What You Mean: Intent Augmented Knowledge Graph Recommender Built With An LLM
• Title（参考訳）: LLMで構築したインテント強化知識グラフのレコメンデーション
• Authors: Wenqing Zheng, Noah Fatsi, Daniel Barcklow, Dmitri Kalaev, Steven Yao, Owen Reinert, C. Bayan Bruss, Daniele Rosa,
• Abstract要約: Intent Knowledge Recommender (IKGR)は、検索拡張生成と知識グラフの構築と密度化のための符号化アプローチを活用する新しいフレームワークである。 IKGRは知識ギャップを克服し、公開と内部レコメンデーションデータセットの両方で最先端のベースラインよりも大幅に向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.40367600570591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interaction sparsity is a long-standing challenge in recommendation systems. Sparsity manifests in environments with disproportional cardinality of groupings of entities, such as users and products in an online marketplace. It is also found for newly introduced entities, described as the cold-start problem. Recent efforts to mitigate this issue either enrich the connectivity data by incorporating social networks or external knowledge graphs, or fine-tune LLMs into interaction augmenters or next-item recommenders. However, these techniques tend to be resource demanding, requiring high computational power. They also have several limitations, including data availability, low quality, or synthetic noise issues. In this work, we propose LLM-based Intent Knowledge Graph Recommender (IKGR), a novel framework that leverages retrieval-augmented generation and an encoding approach to construct and densify a knowledge graph. IKGR leverages latent user-item affinities from an interaction knowledge graph and further densifies it through mutual intent connectivity. This addresses sparsity issues and allows the model to make intent-grounded recommendations with an interpretable embedding translation layer. Through extensive experiments on real-world datasets, we demonstrate that IKGR overcomes knowledge gaps and achieves substantial gains over state-of-the-art baselines on both publicly available and our internal recommendation datasets.
• Abstract（参考訳）: インタラクションの疎結合は、リコメンデーションシステムにおける長年の課題である。 スパシティは、オンラインマーケットプレースにおけるユーザや製品といったエンティティのグループ分けが不均等な環境に現れます。 また、コールドスタート問題として記載された、新しく導入されたエンティティにも見られる。 この問題を緩和するための最近の取り組みは、ソーシャルネットワークや外部知識グラフを組み込むことで接続データを強化したり、インタラクションオーグメンタや次世代レコメンデータに微調整LPMを組み込むことである。 しかし、これらの技術はリソースを必要とする傾向にあり、高い計算能力を必要とする。 データ可用性、低品質、合成ノイズの問題など、いくつかの制限がある。 本研究では,LLMに基づく検索拡張生成を利用した新しいフレームワークであるIntent Knowledge Graph Recommender(IKGR)と,知識グラフの構築と密度化のための符号化手法を提案する。 IKGRは、対話知識グラフから潜伏したユーザ・イテム親和性を活用し、相互の意図的接続を通じてさらに高密度化する。 これにより、スパーシリティの問題に対処し、解釈可能な埋め込み翻訳レイヤで、モデルが意図に基づくレコメンデーションを作成できる。 実世界のデータセットに関する広範な実験を通じて、IKGRは知識ギャップを克服し、パブリックおよび内部レコメンデーションデータセットの両方で最先端のベースラインを大幅に向上することを示した。

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