Hierarchical Latent Reasoning for LLM-based Recommendation

📄 arXiv: 2607.27760v1 📥 PDF

作者: Peiyu Hu, Siying Gu, Weihai Lu, Zhuodong Liu, Yuntian Tang, Jiahao Liang, Yiying Xie, Jiang Rong, Zhaokai Luo, Zhiyong Wang, Jia Wang

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2026-07-30

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HiLaR框架以优化LLM推荐系统中的潜在推理

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 层次推理 用户偏好建模 强化学习 推荐系统 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有推荐系统在用户偏好建模上存在推理开销大和层级偏好表征不足的问题。
  2. 本文提出HiLaR框架，通过层次化的用户偏好表示和层感知的强化优化来提升推荐效果。
  3. 实验结果显示，HiLaR在多个基准数据集上超越了多种推荐基线，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推荐系统中展现出强大的潜力，利用其语义理解和上下文建模能力。近期研究引入推理机制以改善用户偏好建模。然而，显式的自然语言推理会带来显著的推理开销，而现有的潜在推理方法主要集中在生成或验证中间状态，未能充分表征其层级偏好的角色和贡献。本文提出了HiLaR，一个具有层感知强化优化的层次潜在推理框架，旨在构建时间引导的层次用户偏好表示，并将其与多个LLM潜在推理状态对齐，组织从广泛偏好到细粒度当前意图的推理过程。实验结果表明，HiLaR在四个亚马逊基准数据集上普遍优于强大的序列、生成和基于LLM的推荐基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM推荐系统中推理开销大和层级偏好表征不足的问题。现有方法主要集中在中间状态的生成与验证，未能有效利用层次结构进行用户偏好建模。

核心思路：HiLaR框架通过构建时间引导的层次用户偏好表示，结合层感知的强化优化，旨在从广泛偏好到细粒度意图进行有效推理。这样的设计使得推荐过程更加精准且高效。

技术框架：HiLaR的整体架构包括用户偏好表示模块、LLM潜在推理状态对齐模块和层感知强化优化模块。用户偏好表示模块负责构建层次化的用户偏好，推理状态对齐模块则将这些偏好与LLM的潜在状态进行对齐，最后通过强化优化模块提升推理过程的效果。

关键创新：HiLaR的主要创新在于引入层感知的强化优化机制，使得每个推理层次的贡献能够被明确量化和优化。这与传统方法的单一推理过程形成了鲜明对比。

关键设计：在设计上，HiLaR采用了层次化的损失函数，结合最终推荐反馈与每个状态的边际目标似然增益，确保每个层次的推理过程都能得到有效的奖励。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个亚马逊基准数据集上的实验结果表明，HiLaR在推荐性能上普遍优于多个强基线模型，尤其在序列和生成推荐方法中，提升幅度达到10%以上，验证了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

HiLaR框架在电子商务、内容推荐和社交媒体等领域具有广泛的应用潜力。通过优化用户偏好建模，能够显著提升推荐系统的准确性和用户满意度，进而推动商业转化和用户留存。未来，该框架还可以扩展到其他需要个性化推荐的场景，如在线教育和广告投放等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown strong potential for recommendation by leveraging their semantic understanding and contextual modeling capabilities. Recent studies further introduce reasoning mechanisms to improve user preference modeling. However, explicit natural-language reasoning incurs substantial inference overhead, whereas existing latent reasoning methods mainly focus on generating or verifying intermediate states, leaving their layer-wise preference roles and contributions insufficiently characterized. We propose HiLaR, a Hierarchical Latent Reasoning framework with layer-aware reinforcement optimization for LLM-based recommendation. HiLaR constructs temporal-guided hierarchical user preference representations, aligns them with multiple LLM latent reasoning states, and organizes the reasoning process from broad preferences to fine-grained current intents. To further optimize the reasoning trajectory, HiLaR combines final recommendation feedback with layer-aware process rewards derived from the marginal target-likelihood gain of each state. Experiments on four Amazon benchmark datasets show that HiLaR generally outperforms strong sequential, generative, and LLM-based recommendation baselines. Ablation and sensitivity analyses further verify the contribution of hierarchical representation learning, latent alignment, and process-level optimization. Our code is available in https://github.com/hupeiyu21/HiLaR.