本文是LLM系列文章，针对《LKPNR: LLM and KG for Personalized News Recommendation Framework》的翻译。

摘要

准确地向用户推荐候选新闻文章是个性化新闻推荐系统面临的基本挑战。传统的方法通常难以掌握新闻文本中复杂的语义信息，导致推荐结果不理想。此外，这些传统方法对具有丰富历史行为的活跃用户更友好。然而，它们并不能有效解决非活跃用户的“长尾问题”。为了解决这些问题，本研究提出了一个新的通用框架，将大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）结合到传统方法的语义表示中。为了提高复杂新闻文本的语义理解，我们利用LLM强大的文本理解能力来生成包含丰富语义信息的新闻表示。此外，我们的方法结合了新闻实体的信息，并通过KG中的多跳挖掘高阶结构信息，从而缓解了长尾分布的挑战。实验结果表明，与各种传统模型相比，该框架显著提高了推荐效果。LLM和KG在我们的框架中的成功整合为在新闻领域实现更准确的个性化推荐奠定了一条可行的道路。我们的代码在https://github.com/Xuan-ZW/LKPNR可用.

1 引言

2 相关工作

3 问题定义

4 框架

5 实验

6 案例

7 结论

在这项工作中，我们提出了一个创新的个性化新闻推荐框架LKPNR，它集成了大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）。在结合通用新闻编码器的同时，LLM强大的上下文理解能力使我们能够推导出充满语义信息的新闻表示。同时，我们利用KG中固有的新闻关系图结构来提取补充的协同新闻信息，提高了新闻推荐系统的有效性，在一定程度上缓解了长尾问题。实验结果表明，我们提出的框架具有出色的性能，比传统的基线有了显著的改进。