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LLMKnowRec：基于大语言模型增强的知识感知推荐框架

作者及机构
本研究由 Jianfang Liu（平顶山学院软件学院）、Baolin Yi（中央华中师范大学教育大数据国家工程研究中心）、Huanyu Zhang、Xiaoxuan Shen、Lingling Song、Yu Lei（均为中央华中师范大学教育大数据国家工程研究中心）以及 Hao Zheng（平顶山学院软件学院）共同完成，发表于《Information Processing and Management》期刊2026年第63卷，论文编号104387。研究得到中国国家自然科学基金（62277028）和河南省高等学校重点科研项目（25B520025）的资助。

学术背景
研究领域为知识感知推荐系统（Knowledge-aware recommendation systems），属于人工智能与信息检索的交叉领域。传统推荐系统基于知识图谱（Knowledge Graph, KG）的结构化实体和关系表示建模用户偏好，但存在两大局限：
1. 语义理解不足：传统方法依赖ID嵌入（ID-based embeddings），忽视文本关联信息（如物品描述、关系文本）的深层次语义；
2. 用户意图建模粗粒度：现有方法难以捕捉多维、动态的用户意图（如用户选择电影可能因导演风格或类型偏好等不同因素）。

大语言模型（LLM）的兴起为上述问题提供了新思路。但现有LLM增强的方法存在两大挑战：
- 无法同时建模多维度用户意图；
- 难以捕捉知识图谱中多跳关系路径的语义依赖性。

基于此，作者提出LLMKnowRec框架，旨在融合LLM的语义理解能力与知识图谱的结构化信息，实现更精准的推荐。

研究流程与方法
研究包含以下关键步骤：

1. LLM嵌入生成器

   • 研究对象：Movielens-1M、Amazon-Books、Last.fm三个公开数据集的物品文本描述（如电影标题、类型、导演）和关系文本（如“导演-电影”关系的自然语言描述）。
     
   • 方法：
     
     • 使用Mistral E5模型生成物品和关系的语义嵌入（semantic embeddings）。例如，电影《廊桥遗梦》的描述被构造为：“这是一部1995年发布的浪漫电影，片名为《廊桥遗梦》”。
       
     • 通过最大池化（max-pooling）和L2归一化提取全局嵌入，再通过线性变换层与知识图谱嵌入空间对齐。
       
   • 创新点：首次将LLM生成的动态语义嵌入与静态ID嵌入结合，增强物品和关系的表示能力。
     

2. 用户意图语义建模

   • 研究对象：用户-物品-意图的三元组（如用户选择电影的多重动机）。
     
   • 方法：
     
     • 构建意图图（Intent Graph），通过注意力机制（公式5-6）融合LLM生成的关系嵌入，生成意图感知的嵌入。
       
     • 提出多意图对比学习损失（公式9），最大化不同意图嵌入的差异性，避免语义重叠。
       
   • 创新点：引入门控机制（公式8）动态平衡ID嵌入与LLM语义嵌入的权重。
     

3. 关系意图感知聚合

   • 研究对象：知识图谱的高阶关系路径（如“电影→导演→其他电影”的多跳路径）。
     
   • 方法：
     
     • 在图神经网络（GNN）框架下，设计关系意图感知聚合器（公式14-15），结合用户意图与邻域节点信息。
       
     • 分层聚合（公式18-21）：第一层聚合直接邻居，高阶层迭代捕获多跳语义。
       
   • 创新点：首次在GNN聚合中显式融合LLM生成的语义关系嵌入。
     

4. 模型优化与实验验证

   • 训练策略：采用BPR损失（公式24）优化推荐排序，联合意图对比损失（公式9）提升意图区分度。
     
   • 实验设计：在三个数据集上对比12个基线模型（如KGAT、KGN-LS、CKGRec），评价指标为Recall@K和NDCG@K（K=5,10,20,50）。
     

主要结果
1. 性能优势：
- LLMKnowRec在所有数据集上显著优于基线。例如，在Movielens-1M上，Recall@10提升13.41%（0.2067 vs. 0.1822），NDCG@10提升12.92%（0.2747 vs. 0.2433）。
- Amazon-Books上NDCG@10提升19.27%，验证了LLM对文本丰富数据集的增强效果。

1. 消融实验（表6）：

   • 移除LLM物品嵌入（w/o-LLMitem）导致Recall@10下降7.9%（Movielens-1M），说明物品语义的关键性。
     
   • 移除意图建模（w/o-intent）使NDCG@10降低8.8%，证实多意图设计的必要性。
     

2. 可解释性：

   • 通过LLM生成的关系嵌入（如“导演-电影”的语义描述）提供了推荐理由（如“用户偏好克林特·伊斯特伍德的导演风格”）。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个统一LLM语义与知识图谱结构的推荐框架，解决了传统方法语义建模不足和意图捕获单一的难题。
- 为推荐系统可解释性研究提供了新范式（通过LLM生成的文本嵌入关联用户行为与物品属性）。

1. 应用价值：
   
   • 在冷启动场景（如新物品缺乏交互数据）中，LLM生成的语义嵌入可提升推荐准确性。
     
   • 开源代码（GitHub）支持工业界快速部署。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- LLM嵌入生成器首次实现物品文本与知识图谱的语义对齐；
- 关系意图感知聚合器突破了GNN仅依赖拓扑结构的局限。

1. 跨学科融合：

   • 结合自然语言处理（LLM）、图机器学习（GNN）与推荐系统，推动多领域协同发展。
     

2. 实验结果：

   • 在多个基准上实现目前最高性能，部分指标相对提升超过20%。
     

其他价值
- 论文详细讨论了LLM计算成本与效果权衡（如选择Mistral而非更大模型），为资源受限场景提供参考。
- 提出的多意图对比学习框架可扩展至其他个性化服务（如广告投放、内容分发）。

（报告总字数：约2000字）