利用图路径证据构建可解释的推荐系统

《Knowledge-Based Systems》：Leveraging Graph Path Evidence for Explainable Recommender Systems

　　

苏智·金（Suji Kim）|南勋·金（Namhun Kim）|在敬·金（Jaekyeong Kim）

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  提出KAPER框架，这是一个基于知识图谱的强化型大型语言模型（LLM），用于生成可解释的推荐结果。
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  使用复合评分方案来量化用户对多种属性的偏好。
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  根据时间和结构权重选择与偏好相关的路径证据。
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  将路径证据整合到基于LLM的重新排序和解释生成过程中。