Jul, 2023

大型语言模型是具有竞争力的几乎是零启动推荐器，适用于基于语言和项目的偏好

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TL;DR传统的推荐系统利用用户对项目的偏好历史记录来推荐新内容，而现代对话界面则提供了一种基于语言偏好表达的基本不同模式。本文研究了大型语言模型 (LLM) 的提示范式在使用基于项目和语言偏好的推荐中与最先进的基于项目的协同过滤 (CF) 方法相比的应用。通过收集既包含基于项目偏好又包含基于语言偏好的新数据集，以及用户对多种（有偏见的）推荐项目和（无偏见的）随机项目的评分，支持了这一调查。在众多实验结果中，我们发现对于纯语言偏好（无项目偏好）的情况，LLM 在近乎冷启动的情况下与基于项目的 CF 方法相比提供了有竞争力的推荐性能，尽管其在这个特定任务上没有进行监督训练（零射击）或只有少数标签（少射击）。这一点尤其令人鼓舞，因为基于语言偏好的表示比基于项目或基于向量的表示更加可解释和可审查。
发现论文，激发创造
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    Apr, 2024

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    Jun, 2024

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    May, 2023

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    Apr, 2024

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    Feb, 2024

  • 从大型语言模型到推荐系统的知识迁移：实践工业应用

    借助大型语言模型（LLMs）预训练的能力来提升推荐系统的性能，采用 LLMs 作为物品编码器，通过 LEARN 框架将开放世界知识与协同知识相结合，以解决冷启动和长尾用户推荐中的性能问题。

    May, 2024

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    研究探讨了大语言模型在推荐系统中对流行度偏差的贡献和缓解的机会，并提出了一种新的测量流行度偏差的指标，通过对电影推荐任务的比较发现，即使没有明确的缓解方法，大语言模型推荐系统仍然表现出较少的流行度偏差。

    Jun, 2024

  • 推荐系统中的大型语言模型调查

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    May, 2023

  • 大型语言模型可用于零样本推荐系统排序

    此研究旨在探究大型语言模型在推荐系统中的排名能力，通过采用提示模板设计和引入特定策略，研究发现大型语言模型在候选物品的零 - shot 排名上有着很好的表现，但是若考虑历史互动的顺序、位移等因素，不同的提示和启发方法能够对大型语言模型的表现产生影响。

    May, 2023

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    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。

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