Feb, 2024

基于大型语言模型的智能代理平台的个性化推荐前景

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TL;DR我们介绍了一种新的基于代理的信息系统，以 GPT 为代表，强调了支持代理级别信息处理和适应大语言模型（LLM）为基础的代理的特征的信息系统基础设施检查。我们构建了一种称为 Rec4Agentverse 的新型推荐范式，其中包括代理项和代理推荐。Rec4Agentverse 强调代理项和代理推荐之间的协作，促进个性化信息服务，并增强传统用户推荐反馈循环之外的信息交流。此外，我们展望了 Rec4Agentverse 的演变，并将其概念化为基于代理项、代理推荐和用户之间互动和信息交流的三个阶段。通过几个 Rec4Agentverse 案例的初步研究验证了其潜在的应用价值。最后，我们讨论了未来研究的潜在问题和有前途的方向。
agent-oriented information systemgptsrec4agentverseagent itemsagent recommender
发现论文，激发创造
  • 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

  • 推荐 AI 代理：整合大型语言模型进行交互式推荐

    通过将推荐模型和大型语言模型相结合，本文介绍了一个名为 RecAgent 的高效框架，旨在创建一个多功能和交互式的推荐系统，通过整合大型语言模型，将传统的推荐系统转化为具有自然语言界面的交互系统。实验结果表明，RecAgent 作为一个对话式推荐系统表现出令人满意的性能，优于通用的大型语言模型。

    Aug, 2023

  • 关于推荐中的生成代理

    基于大型语言模型（LLM）的 Agent4Rec 推荐系统模拟器能够模拟自主用户在电影推荐系统中的行为，并探索了推荐任务中的过滤泡沫效应和潜在因果关系的实验。

    Oct, 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

  • 个性化和可解释推荐的大型语言模型调查

    最近几年，推荐系统 (Recommender Systems) 在自然语言处理 (Natural Language Processing) 领域迎来了巨大的变革，得益于大型语言模型 (Large Language Models) 的出现。这些模型，如 OpenAI 的 GPT-3.5/4 和 Meta 的 Llama，在理解和生成类似人类的文本方面展示了前所未有的能力，从而在个性化和可解释性推荐领域引发了范式转变，因为大型语言模型提供了处理大量文本数据以增强用户体验的多功能工具集。为了全面了解现有的基于大型语言模型的推荐系统，本综述旨在分析推荐系统如何从大型语言模型的方法中受益。此外，我们还描述了个性化解释生成 (Personalized Explanation Generating) 任务中的主要挑战，包括冷启动问题、公平性和偏见问题。

    Nov, 2023

  • RecAgent: 一种适用于推荐系统的新型仿真范式

    本文介绍了一种基于大型语言模型的推荐系统模拟器 RecAgent，旨在克服仿真研究的缺陷并突出优势，通过真实用户行为来验证其有效性。

    Jun, 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

  • 大型语言模型用于生成式推荐：调研与前瞻讨论

    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

  • 探索 GPT-4V (ision) 的推荐能力：初步案例研究

    通过研究 GPT-4V (ison)，我们发现多模态模型在推荐任务中的潜力，并证明了 GPT-4V 具有出色的零 - shot 推荐能力，同时也发现了其在类似输入上提供相似响应的局限性。我们希望激发进一步研究下一代多模态生成式推荐模型，以提供更多样性和互动性，从而增强用户体验。

    Nov, 2023

  • RecMind: 大规模语言模型强力推荐智能体

    使用 Large Language Models (LLMs) 进行个性化推荐任务的研究，设计了一种基于 LLM 的自主推荐代理系统 RecMind，通过精心规划、利用外部知识工具和个人数据，以及提出的 Self-Inspiring 算法来改善规划能力，实现了准确的个性化推荐。实验证明 RecMind 在多种推荐场景下表现优异，超过了现有的零 / 少样本 LLM-based 推荐方法，并与最近的预训练模型 P5 达到了竞争性的性能。

    Aug, 2023