InstructRec(Recommendation as Instruction Following) 将推荐任务视为 LLM 遵循/执行的指令。 为了表达用户的偏好、意图以及任务形式和上下文,他们设计了一种用于调整 LLM 的通用指令格式,如下: User Preference 是指用户对物品属性的个性化喜好。 User Intention是指用户对某类物品的更直接的需求,Task形式就是对应的推...
[1]https://www.alibabacloud.com/blog/getting-started-with-recommendation-system_597740 [2]https:/...
背景 电商推荐系统(Recommend System,RecSys)是一种基于用户历史行为和兴趣偏好的个性化系统,能够为用户提供精准、个性化的商品推荐,促进用户的购物体验和消费满意度。一个成熟的RecSys通常采用pipeline的级连结构,包括召回、粗排、精排、重排等各个模块,具有高度的专业领域特性。随着ChatGpt的爆火,大语言模型(LLM)开始在...
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。
LLM-RecLLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Modelsarxiv2023N/AGPT-3 N/ABeyond Labels: Leveraging Deep Learning and LLMs for Content MetadataRecSys2023N/AGPT4 N/ARetrieval-augmented Recommender System: Enhancing Recommender Systems with Large Language ModelsRecSys2023N/ACha...
It's therefore important to investigate how recent developments in large language models (LLM) when integrated in smart transportation can help commuters use serendipity of recommendation to their advantage. This study involves user study of a recommendations experience of large language models and ...
A First Look at LLM-Powered Generative News Recommendation 对于传统的新闻推荐,往往有如下的几个问题: 1. 冷启动。对于长尾或新用户,模型无法较好的建模和理解他们的兴趣。冷启动是推荐系统经常遇到的问题 2. 用户画像建模。出于隐私保护的考量,现有的数据集可能无法包含详细的用户画像信息。另外用户的兴趣往往是多...
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...