May, 2023

用户兴趣旅程的大型语言模型

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TL;DR这篇文章旨在通过大型语言模型对用户活动进行细致和透彻的理解，从而提高推荐平台上用户的个性化体验和更深层次的理解。通过提取兴趣轨迹并通过大型语言模型进行描述，我们证明了这种方法可以为用户提供深入、可解释和可控的理解，为用户体验提供新的可能性。
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发现论文，激发创造
  • 大型语言模型作为对话式电影推荐系统的研究

    本文通过在线实验的方式，从用户的角度探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行个性化电影推荐的有效性。研究结果显示，LLMs 提供较强的推荐解释能力，但缺乏整体个性化、多样性和用户信任。此外，不同的个性化提示技术对用户感知的推荐质量影响不大，而用户观看的电影数量起到了更重要的作用。与此同时，LLMs 展示了更好地推荐知名度较低或小众化电影的能力。通过定性分析，我们发现与用户交互体验中的积极和消极关联的关键对话模式，并得出结论：为了获得高质量的 LLMs 推荐，提供个人背景和示例至关重要。

    Apr, 2024

  • 探究大型语言模型对推荐系统的影响：一次广泛的综述

    大规模语言模型（LLMs）在重新塑造推荐系统中的重要性得到强调，将其价值归因于传统推荐系统中缺乏的独特推理能力。与缺乏直接用户交互数据的传统系统不同，LLMs 在推荐物品方面表现出卓越的熟练度，展示了其理解语言细微差别的能力，这标志着推荐领域的一个基本范式转变。在充满活力的研究领域中，研究人员积极利用 LLMs 的语言理解和生成能力重新定义推荐任务的基础。本文详细探讨了 LLMs 在推荐框架中的固有优势，包括细微的语境理解、在不同领域之间无缝切换、采用统一的方法、利用共享数据库的全面学习策略、透明的决策制定和迭代改进。尽管具有改变潜力，但仍存在挑战，包括对输入提示的敏感性、偶尔的误解以及意外的推荐，这需要对 LLM 驱动的推荐系统进行持续的完善和演进。

    Feb, 2024

  • 基于知识增强的大型语言模型个性化上下文查询建议

    通过与用户与搜索引擎的交互历史相关的上下文，我们提出了一种新颖且通用的方法，用于个性化输出，这对于理解用户当前的搜索背景以及他们历史上知道和关心的内容是必要的。我们验证了我们的方法在上下文查询建议的任务上优于几个其他 LLM 基准方法，生成了在上下文中更相关、个性化和有用的查询建议。

    Nov, 2023

  • 推荐系统中的大型语言模型调查

    本文概论了基于大型语言模型的推荐系统，提出了两种主要类型（分别为判别型 LLM 推荐 DLLM4Rec 和生成型 LLM 推荐 GLLM4Rec），分别从方法、技术和性能等方面对现有的 LLM 推荐系统进行了系统的分类和评估，并指出了主要挑战和有价值的发现。

    May, 2023

  • 会话式推荐的项目语言模型

    通过使用 Item-Language Model（ILM） ，我们提出了一种解决当前推荐系统方法中所面临的关键问题的方法，该方法既可以对用户交互信号进行编码，也可以利用预训练的 Large-language Models（LLMs）处理这些编码。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型用于旅行行为预测

    利用大型语言模型进行旅行行为预测，无需数据参数学习，准确性可与传统的监督学习方法相媲美，并能输出预测的原因，但存在逻辑矛盾或幻觉的情况。

    Nov, 2023

  • 用户 - LLM: 基于用户嵌入的高效 LLM 语境化

    利用用户嵌入来上下文化大型语言模型，实现显著性能提升。

    Feb, 2024

  • 大语言模型时代的推荐系统

    本论文对基于大型语言模型（LLMs）的推荐系统进行了全面综述，总结了 LLMs 在推荐系统中的应用方法，包括预训练、微调和提示，并讨论了未来方向。

    Jul, 2023

  • 大型语言模型与机器学习在电子商务推荐中的新兴协同效应

    电子商务和网络应用的蓬勃发展使得推荐系统成为我们日常生活中重要的一部分，但是现有基于深度神经网络的方法在理解用户兴趣、捕捉文本信息以及推广到不同场景等方面仍存在限制。近期的研究借助大型语言模型的崛起旨在改进推荐系统，本文系统回顾了已有的大型语言模型驱动的推荐系统，介绍了使用大型语言模型作为特征编码器学习用户和物品表示的方法以及在预训练、微调和提示等三个范式下的最新进展，并对这一新兴领域的未来方向进行了全面的讨论。

    Mar, 2024

  • 推荐作为指令跟随： 一个拥有大型语言模型的推荐方法

    该论文提出了一种以自然语言为指令的方法来开发推荐模型，这种方法可以更好地适应用户需求，实现个性化推荐，并在真实数据集上比多个竞争基线模型表现更优。

    May, 2023