6.Harnessing Large Language Models for Text-Rich Sequential Recommendation (WWW 2024) 大语言模型已经在推荐系统领域引发了巨大的变革,展现了强大的用户行为理解能力。然而,目前的大语言模型受输入长度和计算复杂度限制的影响,在文本信息较长的富文本推荐场景下(如简历推荐场景),仍难以取得令人满意的效果。为了使大...
作者:张景森 中国人民大学高瓴人工智能学院博士生 引言我们在今年三月份和五月份曾整理过两期基于大语言模型的推荐系统相关论文集锦,大家可前往查阅往期的推送文章( RUC AI Engine:LLM+Recommendation|基于大语…
Instruction Format for Recommendation 指令的格式。 Key Aspects in Instructions 指令的关键方面有三个:用户的偏好、意图及任务形式。 Preference (P):用户的偏好,指用户对item的属性或特征的个性化品味。在本文的指令中,旨在捕获用户固有的长期偏好。可分为以下三类 None (P0P0):在这种情况下,没有用户偏好或信息可...
PinferPinfer:提示LLM对原始内容的特征进行一些推理,并提供一个比较宽泛的回答。 Recommendation-driven prompting 推荐驱动的提示,在基础提示的基础上增加推荐指令,例如“我想把它推荐给他人”这样的语句。这种提示可以使得生成的内容更适合推荐的场景(虽然作者提到了有三种特点,但是我觉得可以用这一句话概括)。 Engagemen...
【大型语言模型(LLM)的推荐系统应用相关工作列表】’LLM for Recommendation Systems - The repo of Large Lanuage Model (LLM) for recommendation system.' WLiK GitHub: github.com/WLiK/LLM4Rec #开源# #机器...
Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach 这个论文主要思想是，用户的偏好或需求可以用自然语言描述(称为指令)，以便LLMs能够理解并进一步执行指令以满足推荐任务。主要是提出推荐系统的指令调优方法，名为InstructRec。该方法允许用户在与推荐系统交互时，用自然语言...
{"patient_id":12345,"diagnosis":"type_2_diabetes","severity":"moderate","recommendation":["increase_physical_activity","dietary_adjustments"]} 医疗信息系统可以轻松解析这些字段,直接将它们存入数据库,并自动生成治疗计划和建议。这种情况下,系统处理是高效且可追踪的,而如果输出是非结构化文本: ...
Letters of Recommendation The LLM Credential Assembly Service includes a Letter of Recommendation (LOR) Service as a convenience for you, your recommenders, and participating law schools. From your LSAC account, you can list your recommenders, submit requests for l...
To bridge these gap, we introduce ToolRec, a framework for LLM-empowered recommendations via tool learning that uses LLMs as surrogate users, thereby guiding the recommendation process and invoking external tools to generate a recommendation list that aligns closely with users' nuanced preferences. ...
Zero-Shot Next-Item Recommendation using Large Pretrained Language Models 代码:https://github.com/AGI-Edgerunners/LLM-Next-Item-Rec 在这个论文里面作者提出了一种新的prompt策略来进行商品推荐,主要可以理解分为下面几个步骤: 1、候选生成 类似搜索检索增强一样,把推荐系统的召回部分保持不动,交给传统的(...