Towards a Self-Explainable Recommender System using Large Language Models and Knowledge Graphs - Seabra, Antony; Cavalcante, Claudio; Lifschitz, Sergio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2025)
Este artigo propõe uma abordagem inovadora para aprimorar sistemas de recomendação por meio da integração de Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs – KGs) e Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models – LLMs), utilizando triplas no formato Resource Description Framework (RDF) e engenharia de prompts. O sistema aproveita o conhecimento estruturado dos KGs para fundamentar as recomendações geradas pelos LLMs com explicações interpretáveis. Avaliamos o sistema em três cenários: geração de recomendações de produtos para usuários individuais, identificação de candidatos a descontos promocionais e seleção de combinações ideais de produtos. Os resultados demonstram que o método proposto gera sugestões contextualmente relevantes, acompanhadas de justificativas claras e compreensíveis para seres humanos. Também discutimos os principais desafios enfrentados durante o desenvolvimento e apresentamos estratégias eficazes para superá-los. De modo geral, nossos achados destacam o potencial dos recomendadores explicáveis baseados em LLMs para superar os sistemas tradicionais em termos de eficácia e transparência.