論文の概要: Leveraging LLMs and Heterogeneous Knowledge Graphs for Persona-Driven Session-Based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.06928v2
• Date: Tue, 14 Apr 2026 06:29:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 14:01:13.209112
• Title: Leveraging LLMs and Heterogeneous Knowledge Graphs for Persona-Driven Session-Based Recommendation
• Title（参考訳）: ペルソナ駆動セッションベースレコメンデーションのためのLLMと不均一知識グラフの活用
• Authors: Muskan Gupta, Suraj Thapa, Jyotsana Khatri,
• Abstract要約: セッションベースレコメンデーションシステム(SBRS)は、ユーザの短期意図を対話シーケンスから捉えることを目的としている。 拡張レコメンデーションの最近の進歩は、LLMがリッチなアイテム表現を生成できることを示している。 異種知識グラフから推定される潜在ユーザペルソナを明示的にモデル化するペルソナ駆動型SBRSフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0705399532413615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation systems (SBRS) aim to capture user's short-term intent from interaction sequences. However, the common assumption of anonymous sessions limits personalization, particularly under sparse or cold-start conditions. Recent advances in LLM augmented recommendation have shown that LLMs can generate rich item representations, but modeling user personas with LLMs remains challenging due to anonymous sessions. In this work, we propose a persona driven SBRS framework that explicitly models latent user personas inferred from a heterogeneous knowledge graph (KG) and integrates them into a data-driven SBRS. Our framework adopts a two-stage architecture consisting of personalized information extraction and personalized information utilization. In the personalized information extraction stage, we construct a heterogeneous KG that integrates time-independent user-item interactions, item-item relations, item-feature associations, and external metadata from DBpedia. We then learn latent user personas in an unsupervised manner using a Heterogeneous Deep Graph Infomax (HDGI) objective over a KG initialized with LLM-derived item embeddings. In the personalized information utilization stage, the learned persona representations together with LLM-derived item embeddings are incorporated into a modified architecture of data-driven SBRS to generate a candidate set of relevant items, followed by reranking using the base sequential model to emphasize short-term session intent. Unlike prior approaches that rely solely on sequence modeling or text-based user representations, our method grounds user persona modeling in structured relational signals derived from a heterogeneous KG. Experiments on Amazon Books and Amazon Movies & TV demonstrate that our approach consistently improves over sequential models with user embeddings derived using session history.
• Abstract（参考訳）: セッションベースレコメンデーションシステム(SBRS)は、ユーザの短期意図を対話シーケンスから捉えることを目的としている。 しかし、匿名セッションの一般的な仮定はパーソナライズを制限する。 近年のLLMの強化提案は、LLMがリッチなアイテム表現を生成できることを示しているが、匿名セッションのため、LLMを用いたユーザペルソナのモデリングは難しいままである。 本研究では,不均一な知識グラフ(KG)から推定される潜在ユーザペルソナを明示的にモデル化し,それらをデータ駆動型SBRSに統合するペルソナ駆動型SBRSフレームワークを提案する。 本フレームワークは,パーソナライズされた情報抽出とパーソナライズされた情報利用からなる2段階アーキテクチャを採用する。 パーソナライズされた情報抽出の段階では、時間に依存しないユーザ・イテムインタラクション、アイテム・イテム関係、アイテム・イテム関連、アイテム・ファイン・アソシエーション、DBpediaの外部メタデータを統合した異種KGを構築する。 LLM由来の項目埋め込みを初期化したKG上で、不均一な深層グラフ情報マックス(HDGI)目標を用いて、教師なしで潜在ユーザペルソナを学習する。 パーソナライズされた情報利用段階において、学習したペルソナ表現とLLM由来の項目埋め込みとをデータ駆動型SBRSの修正アーキテクチャに組み込んで関連する項目の候補セットを生成し、続いてベースシーケンシャルモデルを用いて短期セッション意図を強調する。 シーケンスモデリングやテキストベースのユーザ表現にのみ依存する従来の手法とは異なり、本手法は異種KGから導出される構造的リレーショナル信号のユーザペルソナモデリングを基礎とする。 Amazon BooksとAmazon Movies & TVの実験では、セッション履歴から派生したユーザ埋め込みによるシーケンシャルモデルよりも、私たちのアプローチが一貫して改善されていることが示されています。

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