XRec: 大模型如何重塑推荐系统的可解释性

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嘿，记得给“ 机器学习与推荐算法 ”添加 星标 TLDR: 这篇文章给大家分享来自香港大学数据智能实验室最近推出的智能推荐大模型XRec，旨在利用大语言模型为推荐系统提供基于自然语言的可解释性。 论文： https://arxiv.org/pdf/2406.02377 代码： https://github.com/HKUDS/XRec 主页： https://sites.google.com/view/chaoh 导读 传统推荐系统虽然能给出准确的推荐结果, 但缺乏对推荐逻辑的解释,  难以让用户真正理解和信任。让推荐系统能以自然语言向用户阐述其推荐依据, 不仅能增强用户的理解, 还能促进他们与系统的互动, 从而获得更满意的体验。 与此同时，可解释性推荐系统可以增强推荐系统的智能化。自然语言模型具有深入理解用户需求和偏好的能力, 能够形成更细致入微的用户画像。基于这种丰富的用户洞见, 推荐系统不仅能做出更精准的推荐, 还可以为用户提供 ………………………………