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Enhancing Serendipity Recommendation System by Constructing Dynamic User Knowledge Graphs with La...
文章主要内容和创新点主要内容本文针对工业推荐系统中因“系统推荐→用户反馈→系统再推荐”的反馈循环导致的过滤气泡效应(推荐结果趋同、用户满意度下降),提出了一种利用大型语言模型(LLMs)构建动态用户知识图谱以增强推荐系统“意外发现性”(serendipity)的方法。该方法包含两阶段框架:两跳兴趣推理:基于用户静态画像(如年龄、性别)和历史行为(如近30天查询),通过LLMs动态构建用户知识图谱,再通过两跳推理识别用户潜在兴趣,并结合多智能体辩论提升推理结果的合理性和新颖性;近线适配:通过近线缓存用户潜在兴趣,解决LLMs在工业推荐系统中的高延迟和高计算成本问题,实现高效部署;设计了融合用户到物品(u2i)和物品到物品(i2i)检索能力的多任务双塔检索模型,兼顾推荐结果与用户潜在兴趣的相关性及传统u2i检索的高转化率。实验在拥有数千万用户的得物APP上进行,结果显示该方法提升了曝光新颖率(+4.62%)、点击新颖率(+4.85%)、人均平均浏览时长(+0.15%)等指标,有效改善了用户体验。创新点动态用户知识图谱与两跳推理:利用LLMs动态构建用户知识图谱,通过两跳推理(从用户初始特征到核心需求,再到潜在兴趣)挖掘用户潜在兴趣,并结合多智能体辩论减少推理错误和幻觉,提升结果的准确性和新颖性;近线适配方案:通过近线缓存用户
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