推荐系统与大语言模型技术融合: NeurIPS/EMNLP相关论文导览

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嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 作者： 李炳黔   转自：RUC AI Box 随着大语言模型在自然语言处理领域的迅速发展，大语言模型技术被广泛地应用于文本类推荐任务中。在本文中，我们筛选并总结了EMNLP 2024和NeurIPS 2024中部分大语言模型与推荐系统融合的相关论文。这些论文展示了大语言模型相关领域工作（如可解释性、预训练/微调和偏好对齐等）与推荐任务场景的对齐，从而提升文本类推荐任务的性能。 1.XRec: Large Language Models for Explainable Recommendation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.02377 推荐系统主要提供与用户偏好相匹配的个性化推荐信息，而协同过滤（CF）是当前推荐领域广泛采用的一种方法。尽管图神经网络（GNNs）和自监督学习（SSL）等先进技术使CF模型可以生成更好的用户表示，但是这些技术往往缺乏为所推荐的物品生成文 ………………………………