基于知识图谱检索增强的LLM推荐系统研究

基于知识图谱检索增强的LLM推荐系统研究

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/Androiddddd/article/details/145051124

随着互联网信息的爆炸性增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥着越来越重要的作用。近年来，大型语言模型(LLMs)的出现为推荐系统带来了新的发展机遇。然而，基于LLM的推荐系统仍面临着两个主要挑战：幻觉问题和知识更新滞后。本文提出了一种新的知识图谱检索增强框架K-RagRec，通过从知识图谱中检索高质量的结构化信息来提升推荐效果。

一、研究背景与意义

随着互联网信息的爆炸性增长，推荐系统在缓解信息过载方面发挥着越来越重要的作用。近年来，大型语言模型(LLMs)的出现为推荐系统带来了新的发展机遇。然而，基于LLM的推荐系统仍面临着两个主要挑战：

1. 幻觉问题 - LLM可能生成虚构的推荐内容
2. 知识更新滞后 - 缺乏最新的领域特定知识

为解决这些问题，检索增强生成(RAG)技术通过引入外部知识来增强LLM的理解和生成能力。但现有的RAG方法在处理结构化知识时存在噪声干扰和关系信息丢失等问题。本文提出了一种新的知识图谱检索增强框架K-RagRec，通过从知识图谱中检索高质量的结构化信息来提升推荐效果。

二、技术方案

1、框架概述

K-RagRec框架包含五个核心组件：

1. 分层知识子图语义索引
2. 自适应检索策略
3. 知识子图检索
4. 知识子图重排序
5. 知识增强推荐生成

2、关键技术创新

1. 分层知识子图索引

• 采用预训练语言模型(如SentenceBert)对实体和关系进行语义编码
• 引入GNN进行多跳邻居信息聚合，构建知识子图表示
• 支持粗粒度和细粒度的知识检索

2. 自适应检索策略

• 基于物品流行度动态决定是否需要检索
• 显著提升检索效率，降低计算开销
• 阈值p可调节，实现效率与性能的平衡

3. 知识子图检索与重排序

• 采用向量相似度检索相关知识子图
• 引入重排序机制确保最相关知识优先
• 支持Top-K检索和Top-N重排序

4. 结构感知的知识融合

• 使用GNN编码器保留图结构信息
• MLP投影器将知识对齐到LLM语义空间
• 软提示形式实现知识增强

三、实验评估

1、实验设置

数据集：

MovieLens-1M

MovieLens-20M

Amazon Book

Freebase知识图谱

评估指标：

准确率(ACC)

召回率@k (k=3,5)

对比基线：

推理型方法：KG-Text、KAPING

提示微调方法：PT w/ KG-Text、GraphToken w/ RAG、G-retriever

参数微调方法：Lora w/ KG-Text

2、实验结果

1. 整体性能

在所有数据集上显著优于基线方法

相比最优基线平均提升30-40%

在零样本场景下仍保持良好性能

2. 消融实验

验证了各模块的必要性

GNN编码器贡献最大(提升37-45%)

自适应检索策略显著提升效率

3. 参数敏感性分析

检索阈值p对效率影响显著

检索数量K和重排序数量N需要权衡

GNN层数选择对性能有重要影响

四、总结与展望

1、主要贡献

1. 提出了新颖的知识图谱检索增强推荐框架
2. 设计了高效的自适应检索策略
3. 引入结构感知的图编码机制
4. 通过大量实验验证了方法的有效性

2、局限性与未来工作

1. 局限性：

仅在7b-8b规模模型上进行验证

仅使用Freebase作为外部知识源

2. 未来工作：

扩展到更大规模模型

探索其他知识图谱来源(YAGO、DBpedia等)

优化知识检索和融合策略

论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.02226

本文提出的K-RagRec框架在推荐系统领域具有重要的理论价值和实践意义。通过结合知识图谱的结构化信息，有效解决了基于LLM推荐系统面临的幻觉和知识更新问题。未来可以进一步探索更大规模模型和更丰富知识源的应用场景。