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Reasoning over User Preferences: Knowledge Graph-Augmented LLMs for Explainable Conversational Recommendations

Created by
  • Haebom

저자

Zhangchi Qiu, Linhao Luo, Shirui Pan, Alan Wee-Chung Liew

개요

대화형 추천 시스템(CRS)의 성능과 설명 가능성을 향상시키기 위해 LLM과 지식 그래프(KG)를 결합한 COMPASS 프레임워크를 제안합니다. COMPASS는 KG 정보와 자연어 간의 격차를 해소하기 위해 그래프 엔티티 캡셔닝 사전 훈련을 수행하고, 지식 기반 명령 미세 조정을 통해 사용자 선호도 추론을 최적화합니다. 이를 통해 COMPASS는 해석 가능한 사용자 선호도를 생성하고 기존 CRS 모델에 통합하여 추천 성능과 설명 가능성을 향상시킵니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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LLM과 KG를 통합하여 CRS의 설명 가능성과 성능을 향상시키는 새로운 프레임워크 제시
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그래프 엔티티 캡셔닝 사전 훈련을 통해 KG와 자연어 간의 격차 해결
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지식 기반 명령 미세 조정을 통해 LLM의 사용자 선호도 추론 능력 강화
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기존 CRS 모델에 쉽게 통합 가능한 해석 가능한 사용자 선호도 생성
◦
벤치마크 데이터셋에서 다양한 CRS 모델의 성능 향상 입증
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한계점:
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특정 데이터셋과 모델에 대한 실험 결과만 제시되어 일반화 가능성 추가 검토 필요
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계산 비용 및 훈련 시간 고려 필요
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KG 품질에 의존적인 성능을 보일 수 있음
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