1. 总结LLM在推荐系统中的应用价值 综上所述，LLM在推荐系统中的应用，不仅解决了传统推荐系统面临的多项挑战，如冷启动问题和推荐多样性不足，还显著提升了推荐质量和用户体验。通过深度挖掘用户偏好和内容语义，LLM为推荐系统带来了前所未有的个性化和智能化水平。2. 对未来技术融合的预测 展望未来，随着LLM技术的...
通过训练LLM模型,我们可以捕捉到用户的语境和行为,从而为用户提供更加贴心的推荐。三、未来发展趋势随着自然语言处理技术的不断发展,LLM在推荐系统中的应用也将越来越广泛。未来,我们可以将LLM与其他技术相结合,如强化学习、深度学习等,以进一步提高推荐系统的性能和精度。此外,我们还可以探索如何将LLM应用于更多的领域,...
实际上,由于在大量的无标注语料上预训练,LLM存在一定的社会偏见,可能导致LLM产生不公平的推荐结果。为此,本文提出了一个新的公平性benchmark:"Fairness of Recommendation via LLM (FaiRLLM)." 具体来说,FaiRLLM通过比较LLM在"neutral instructions" (没有包含用户的敏感属性)和"sensitive isntructions" (包含敏感属性...
1. 总结LLM在推荐系统中的应用价值 综上所述,LLM在推荐系统中的应用,不仅解决了传统推荐系统面临的多项挑战,如冷启动问题和推荐多样性不足,还显著提升了推荐质量和用户体验。通过深度挖掘用户偏好和内容语义,LLM为推荐系统带来了前所未有的个性化和智能化水平。 2. 对未来技术融合的预测 展望未来,随着LLM技术的不...
推荐系统利用深度学习和图神经网络,如NGCF和LightGCN,显著提升个性化推荐。然而,它们过分依赖ID信息,忽视了文本信息,且易受隐式反馈(如点击偏见)的噪声干扰。为此,我们提出了RLMRec,通过结合LLMs(大型语言模型)增强表示学习,捕捉更多深层次的语义特征。我们通过辅助文本和跨视图对齐技术处理文本信息,利用互信息优化表示,...
一、LLM在推荐系统中的应用语言模型是一种深度学习模型,通过对大量文本数据的学习,能够理解和生成自然语言文本。在推荐系统中,LLM可以应用于多个方面,例如: 用户画像:通过分析用户的文本输入,LLM可以捕捉用户的兴趣、偏好和行为模式,从而构建精准的用户画像。这有助于推荐系统更好地理解用户需求,提高推荐准确率。 内容...
LLM在推荐系统中的应用 WSDM 2024 LLMRec 大语言模型在推荐系统中的应用 Paper: LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation Code: github LLMRec 一. 背景问题和解决思路 将大语言模型用于推荐系统已经成为近期的研究热点，但是如何让LLMs有效地助力于推荐系统一直是一个悬而未决的...
Bi**ea上传616KB文件格式docx推荐系统 LLM在推荐系统中的应用.docx (0)踩踩(0) 所需:1积分 ollama-desktop 2025-02-12 17:50:52 积分:1 mac-awesome 2025-02-12 17:46:15 积分:1 project 2025-02-12 17:45:27 积分:1 AFR_Plotting 2025-02-12 17:38:20 ...
1. 总结LLM在推荐系统中的应用价值 综上所述,LLM在推荐系统中的应用,不仅解决了传统推荐系统面临的多项挑战,如冷启动问题和推荐多样性不足,还显著提升了推荐质量和用户体验。通过深度挖掘用户偏好和内容语义,LLM为推荐系统带来了前所未有的个性化和智能化水平。
为此，我们提出了RLMRec，通过结合LLMs（大型语言模型）增强表示学习，捕捉更多深层次的语义特征。我们通过辅助文本和跨视图对齐技术处理文本信息，利用互信息优化表示，以应对数据质量和偏见问题，确保在噪声环境下推荐系统的稳健性。在这个表达式中，表示用户和项目在推荐系统中潜在表示的条件概率，其中是影响...