利用外部知识辅助大规模语言模型（LLM）在生成真实可用的文本方面具有潜力，因此我们提出了一种名为‘Knowledge-Enhanced LLMRec’的方法，通过使用外部知识在生成过程中，并且通过基于知识的对比学习方案来训练模型，实验证实了该方法的有效性。

Mar, 2024

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

通过将大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）结合为传统方法的语义表示形式，该研究提出了一个新的通用框架，以准确地推荐候选新闻文章给用户，从而改善了新闻推荐系统中的个性化推荐效果。

Aug, 2023

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

利用对话历史和自然语言交互，通过知识增强的实体表示学习框架（KERL）来改善对话型推荐系统的语义理解和推荐效果。

Dec, 2023

本文通过实证研究发现，大型语言模型在电商知识图谱中的关系标注任务中具有强大的学习能力和预测能力，相比于现有的知识图谱补全模型在关系标注任务上具有更高的竞争力，足以替代人工标注。

May, 2023

本文分析了当前基础 LLM (ChatGPT) 与专门的预训练模型 (REBEL) 的联合实体和关系提取应用，以可持续发展文本为案例进行了多个实验，结果表明，使用先进的 LLM 模型可以提高从非结构化文本创建知识图谱的过程的准确性，并探索了使用基础 LLM 模型自动创建本体论的潜力，取得更相关和准确的知识图谱。

May, 2023

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

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