10.LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation (WSDM 2024) 论文链接:arxiv.org/abs/2311.0042 论文代码:github.com/HKUDS/LLMRec 长期以来,数据稀疏性一直是推荐系统中的一个挑战,先前的研究尝试通过引入侧面信息来解决这个问题。然而,这种方法通常会引入诸如噪声、可用性问题和低数据...
研究人员在淘宝搜索广告场景中创新性地构建了基于大规模用户模型（LUM）的三阶段训练范式，实现了用户意图建模的显著提升。该方法在线上实验中获得CTR和RPM的显著增益。具体方法论与实验细节可参考原论文：「Unlocking Scaling Law in Industrial Recommendation Systems with a Three-step Paradigm based Large User Model...
Accept/Reject Recommendation:The user responds to a previous recommendation made by the system.(Example: "Sure, that first one sounds good!") The prompts used for intent classification can be found here:https://github.com/D3Mlab/llm-convrec/tree/main/prompt_files/user_intent_prompts ...
论文链接:Prompt Distillation for Efficient LLM-based Recommendation 代码地址:github.com/lileipisces/ 一句话:解决ID embedding 和传统 Prompt 文本之间的鸿沟,将 Prompt 文本映射成 Prompt 向量。 摘要 大语言模型(LLM)在各种任务上表现出了超强的建模能力,例如多步推理,但这些模型的输入大多仅限于纯文本,这些文本...
PyTorch implementation for WSDM 2024 paper LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation.Wei Wei, Xubin Ren, Jiabin Tang, Qingyong Wang, Lixin Su, Suqi Cheng, Junfeng Wang, Dawei Yin and Chao Huang*. (*Correspondence)...
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...
【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...
在推理阶段,是否需要引入传统推荐模型(Conventional Recommendation Model, CRM)。需注意,将CRM作为前置预排序(pre-ranking)模型的情况不在考虑范围之内。 我们还在图中用浅色箭头标出了大致的发展趋势,接下来我们会按照该趋势对四个象限的内容进行逐一介绍。
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(...
在推理阶段,是否需要引入传统推荐模型(Conventional Recommendation Model, CRM)。需注意,将CRM作为前置预排序(pre-ranking)模型的情况不在考虑范围之内。 我们还在图中用浅色箭头标出了大致的发展趋势,接下来我们会按照该趋势对四个象限...