Profiling What Matters: Context-Aware Item Profiles from Large-Scale Metadata for LLM Recommenders
上下文感知物品画像：从大规模元数据提炼 LLM 重排关键信息
🧭 LLM 重排 · 物品画像 ★ 深度解读
Korea University · KT Corporation
CAIRO 将物品元数据与评论结构化为客观特征和主观特质，用轻量选择器按用户上下文生成个性化画像，显著提升 LLM 重排效果
📌 工作参考价值（4 点）
- 在 LLM 重排/生成式推荐中，不要直接注入全量商品元数据或仅用标题；先离线把 metadata + reviews 结构化为「客观特征 + 主观特质」字典，再按用户上下文挑选，可避免 +Feat 变体反而掉点。
- 用户相关属性选择不必每次调用 LLM：用小型 controller 网络基于协同信号学习 feature importance，在线只做 softmax + top-k 池化，离线存储 embedding，可将单用户画像耗时压到 0.2s 级，远低于 agentic RAG 的数百秒，适合在线 serving。
- 主观特质不要做成单一 summary；从评论中生成 3-7 个不同 facet 的 trait（如功能、品牌、使用场景），选择时用 user profile embedding 做 cosine 相似度，能覆盖同一商品对不同用户的不同卖点。
- 若要对生成画像做优化，可构造 proxy task（next-item 预测错误案例）让 LLM 诊断 trait 缺陷，并强制用客观属性 grounding 后修订，提升 profile 质量且更不易幻觉。