使用大型语言模型 (LLM) 为基础的生成式推荐 (GenRec) 方法，通过解释上下文、学习用户偏好和生成相关推荐，充分利用大型语言模型编码的丰富知识，为推荐系统带来革命性的潜力和未来发展方向。

Jul, 2023

通过 LLMRec，我们对各种推荐任务对多个常用的 LLM 模型进行了基准测试，发现 LLM 模型在准确性任务中表现中等，但在可解释性任务中与最先进的方法相比具有相当的性能，并通过定性评估进一步验证了生成内容的质量和合理性。

Aug, 2023

本文通过在大规模行业数据集上进行广泛实验，发现大多数 LLMs 的中间层是多余的，并提出了一种名为 SLMRec 的基于小型语言模型的推荐模型，仅使用 LLM-based 推荐模型中 13% 的参数，同时在训练和推断时间成本上实现了高达 6.6 倍和 8.0 倍的加速。

May, 2024

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

通过使用大型语言模型 (LLMs)，我们提出了简单而有效的两阶段解释性推荐框架 LLMXRec，旨在进一步提高解释质量。与大多数现有的基于 LLM 的推荐系统不同，LLMXRec 侧重于先前推荐模型与基于 LLM 的解释生成器之间的紧密协作。通过采用一些关键的微调技术，包括参数高效的指导微调和个性化提示技术，我们能够生成可控且流畅的解释，以实现解释推荐的目标。我们提供了三个不同的角度来评估解释的有效性，并在几个基准推荐模型和公开可用的数据集上进行了大量实验。实验证据不仅在有效性和效率方面取得了积极的结果，还揭示了一些以前未知的结果。为了方便在这个领域的进一步探索，我们开源了完整的代码和详细的原始结果。

Dec, 2023

近年来，大型语言模型在不同领域特别是自然语言处理和计算机视觉中得到广泛应用，推荐系统也出现了这种趋势。这篇综述论文从三个问题的角度探讨了基于大型语言模型的生成式推荐的进展、方法和未来方向：1）什么是生成式推荐，2）为什么推荐系统应该向生成式推荐发展，以及 3）如何为各种推荐系统任务实现基于大型语言模型的生成式推荐。希望这篇综述可以提供探索这一有趣且新兴话题所需的背景和指导。

Sep, 2023

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

通过使用自定义的基于文本特征的大型语言模型 (LLMs)，我们提出了一个名为 CherryRec 的新闻推荐框架，以提高新闻推荐的效果和效率，并通过与基准方法在基准数据集上的比较验证了其有效性。

Jun, 2024

通过整合大型语言模型与推荐系统的表示学习，我们提出了一个模型不可知的框架 RLMRec，旨在增强现有的推荐器，并提高其对于用户行为和偏好的语义理解，同时通过交叉视角对齐框架，将 LLM 的语义空间与协同关系信号的表示空间相对应。

Oct, 2023

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