Mar, 2024

基于生成模型的现代推荐系统综述

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TL;DR通过综合和多学科的调查研究，本文连接了使用生成模型（Gen-RecSys）在推荐系统中的关键进展，包括：基于交互驱动生成模型的基础概述；大型语言模型（LLM）用于生成推荐、检索和对话推荐的应用；以及用于处理和生成图像和视频内容的多模态模型在推荐系统中的整合。我们的全面观点使我们能够突出评估 Gen-RecSys 的影响和风险所必需的范式，并确定开放挑战。有关论文的更加最新版本可在此 https URL 找到。
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发现论文，激发创造
  • GenRec: 大型生成式推荐模型

    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

  • 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

  • 大语言模型时代生成式搜索和推荐的调查

    该研究综述了新兴的信息系统中增强搜索和推荐领域中的生成式搜索和推荐模型，并从一个统一的角度总结了该领域的发展，提出了独特挑战、未解问题和未来发展方向，展望下一个信息需求模式。

    Apr, 2024

  • 基于图学习的推荐系统综述

    本文回顾了基于图学习的推荐系统，特别是讨论了如何从基于图的表示中提取重要的知识来提高推荐的准确性、可靠性和可解释性。

    May, 2021

  • 多模态推荐系统：一份综述

    本文是关于多模态推荐系统的技术视角的综述，主要介绍了多模态推荐系统的一般过程、挑战、三类现有模型，以及数据集和代码资源的总结，同时讨论了未来的发展方向。

    Feb, 2023

  • 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

  • 面向生成推荐的个性化提示模型检索

    利用生成模型进行推荐系统和个性化问题的初步研究，提出了 Prompt-Model 检索和生成项排序的两阶段框架，并通过 GEMRec-18K 数据集展示了生成模型推荐的潜力和现有评估指标的局限性。

    Aug, 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

  • 综合评分、社交关系和评论的综合推荐方法

    本文旨在探讨如何通过数据融合来提高评分预测的准确性，通过扩展 Social MF 模型以及提出新的 MR3 框架，即通过整合邻居关系、评分和隐藏主题等三种信息来创造新的推荐系统，提高了推荐系统的准确性。本文通过两个真实世界数据集的评测衡量了每种数据来源对所提出框架的贡献。

    Jan, 2016

  • 互惠推荐系统：对最新文献、挑战和社交推荐机会的分析

    本文介绍了先进推荐系统技术的快照，重点关注了 Recommender Systems，Reciprocal Recommender System 等 RRS 算法，以及融合过程和社交推荐应用的挑战和机遇。

    Jul, 2020