الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

أوراق LLM4RS رهيبة

هذه قائمة ورقية حول نظام التوصية المعزز بنموذج اللغة الكبير. كما يحتوي على بعض الأعمال ذات الصلة.

الكلمات المفتاحية : نظام التوصيات، النماذج اللغوية الكبيرة

مرحبًا بك لفتح مشكلة أو تقديم طلب سحب!

استطلاع

  • استكشاف تأثير نماذج اللغات الكبيرة على أنظمة التوصية: مراجعة موسعة، أرشيف 2024، [ورقة].
  • مسح حول نماذج اللغات الكبيرة للتوصية، arxiv 2023، [ورقة].
  • كيف يمكن لأنظمة التوصية الاستفادة من النماذج اللغوية الكبيرة: دراسة استقصائية، أرشيف 2023، [ورقة].
  • الأنظمة الموصى بها في عصر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، أرخايف 2023، [ورقة].

قائمة الورق

  • Chat-REC: نحو نظام توصيات معزز تفاعلي وقابل للشرح في LLM، arxiv 2023، [ورقة].
  • GPT4Rec: إطار عمل توليدي للتوصيات الشخصية وتفسير اهتمامات المستخدم، arxiv 2023، [ورقة].
  • TALLRec: إطار ضبط فعال وفعال لمواءمة نموذج اللغة الكبير مع التوصية، ورقة قصيرة RecSys 2023، [ورقة]، [كود].
  • أنظمة التوصية التي تحافظ على الخصوصية مع إنشاء الاستعلامات الاصطناعية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة الخاصة التفاضلية، أرشيف 2023، [ورقة].
  • التوصية كتعليمات تتبع: نهج التوصية المعتمد على نموذج لغة كبير، أرخايف 2023، [ورقة].
  • نظرة أولى على توصية الأخبار التوليدية المدعومة بـ LLM، arxiv 2023، [ورقة].
  • شرارات التوصية العامة الاصطناعية (AGR): تجارب مبكرة مع ChatGPT، arxiv 2023، [ورقة].
  • توصية Zero-Shot للعنصر التالي باستخدام نماذج لغة كبيرة مدربة مسبقًا، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • هل يفهم LLM تفضيلات المستخدم؟ تقييم LLMs بناءً على توقعات تصنيف المستخدم، أرشيف 2023، [ورقة].
  • نماذج اللغات الكبيرة هي تصنيفات Zero-Shot لأنظمة التوصية، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة في أنظمة التوصية التحادثية، أرخايف 2023، [ورقة].
  • إعادة النظر في تقييم توصيات المحادثة في عصر نماذج اللغات الكبيرة، أرخايف 2023، [ورقة]، [كود].
  • PALR: LLMs Aware للتخصيص للتوصية، أرشيف 2023، [ورقة].
  • الضبط الفوري لنماذج اللغات الكبيرة عند استخراج الجوانب المخصصة للتوصيات، أرشيف 2023، [ورقة].
  • دراسة أولية لـ ChatGPT حول توصيات الأخبار: التخصيص، عدالة مقدم الخدمة، الأخبار المزيفة، arxiv 2023، [ورقة].
  • نموذج اللغة الكبير للتوصية التوليدية، أرخايف 2023، [ورقة].
  • GenRec: نموذج لغة كبير للتوصية التوليدية، أرخايف 2023، [ورقة].
  • توصيات الوظائف التوليدية مع نموذج اللغة الكبير، arxiv 2023، [ورقة].
  • استكشاف نموذج اللغة الكبير لفهم بيانات الرسم البياني في توصيات الوظائف عبر الإنترنت، arxiv 2023، [ورقة].
  • LLM-Rec: توصية شخصية عبر المطالبة بنماذج لغة كبيرة، أرخايف 2023، [ورقة].
  • نموذج التأريض ثنائي الخطوة لنماذج اللغات الكبيرة في أنظمة التوصية، أركسف 2023، [ورقة].
  • LLMRec: قياس نماذج اللغات الكبيرة في مهمة التوصية، arxiv 2023، [ورقة]،[كود].
  • توصيات Zero-Shot مع نماذج اللغات الكبيرة المدربة مسبقًا للدفع متعدد الوسائط، arxiv 2023، [ورقة].
  • التقطير الفوري للتوصية الفعالة المستندة إلى LLM، CIKM 2023، [ورقة]، [كود].
  • نماذج اللغات الكبيرة كموصيين للمحادثة بدون برنامج Zero-Shot، CIKM 2023، [ورقة]، [كود].
  • الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتمكين تكثيف مجموعة البيانات بدون تدريب من أجل التوصيات المستندة إلى المحتوى، arxiv 2023، [ورقة].
  • توصيات Zero-Shot مع نماذج اللغات الكبيرة المدربة مسبقًا للدفع متعدد الوسائط، arxiv 2023، [ورقة].
  • LlamaRec: توصية على مرحلتين باستخدام نماذج اللغة الكبيرة للتصنيف، أرخايف 2023، [ورقة]، [كود].
  • تعد نماذج اللغات الكبيرة قادرة على المنافسة بالقرب من موصيي البداية الباردة فيما يتعلق بالتفضيلات القائمة على اللغة والعنصر، Recsys 2023، [ورقة].
  • CoLLM: دمج التضمينات التعاونية في نماذج اللغات الكبيرة للتوصية، arxiv 2023، [ورقة].
  • التوصيات المستندة إلى السرد المعزز لنموذج اللغة الكبيرة، ورقة قصيرة RecSys 2023، [ورقة].
  • الاستفادة من نماذج اللغات الكبيرة للتوصية التسلسلية، RecSys 2023 LBR، [ورقة]، [كود].
  • مرة واحدة: تعزيز التوصية القائمة على المحتوى باستخدام نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر ومغلقة المصدر، WSDM 2024، [ورقة]، [كود].
  • LLaRA: محاذاة نماذج اللغات الكبيرة مع التوصيات التسلسلية، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • LLM4Vis: توصية تصورية قابلة للتفسير باستخدام ChatGPT، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • E4SRec: حل أنيق وفعال وقابل للتوسيع لنماذج اللغات الكبيرة للتوصية التسلسلية، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • تكييف نماذج اللغات الكبيرة من خلال دمج الدلالات التعاونية للتوصية، أرخايف 2023، [ورقة]، [كود].
  • التعلم التمثيلي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة للتوصية، WWW 2024، [ورقة]، [كود].
  • التوصية المستندة إلى نموذج اللغة الكبيرة، الهجوم الخفي، أرخايف 2024، [ورقة].
  • ReLLa: نماذج اللغات الكبيرة المُحسّنة للاسترجاع لفهم السلوك المتسلسل مدى الحياة في التوصية، arxiv 2024، [ورقة] [كود]
  • وو كونغ: نحو قانون توسيع نطاق التوصيات على نطاق واسع، أرخايف 2024، [ورقة]
  • نموذج لغة كبير موصي متسلسل محسّن لتوصيات الفيديو والتعليقات المشتركة، arxiv 2024، [ورقة] [كود]
  • تسخير نماذج اللغات الكبيرة للتوصية التسلسلية الغنية بالنصوص، أرخايف 2024، [ورقة]
  • استكشاف نموذج اللغة الكبير لفهم بيانات الرسم البياني في توصيات الوظائف عبر الإنترنت، arxiv 2024، [ورقة] [كود]
  • LLMRG: تحسين التوصيات من خلال الرسوم البيانية المنطقية لنماذج اللغة الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]
  • تعزيز التوصية الوظيفية من خلال شبكات الخصومة التوليدية القائمة على LLM، AAAI 2024، [ورقة].
  • تعلم الرسم البياني المتعدد الموجه من LLM من أجل توصية قابلة للتفسير تتمحور حول الإنسان، arxiv 2024، [ورقة].
  • توصية تسلسلية مع العلاقات الكامنة بناءً على نموذج اللغة الكبير، SIGIR 2024، [ورقة]، [كود].
  • التوصية المستندة إلى المعرفة المعززة بالفطرة السليمة باستخدام نموذج اللغة الكبير، أرخايف 2024، [ورقة] [كود]
  • Re2LLM: نموذج اللغة الكبيرة للتعزيز الانعكاسي للتوصية المستندة إلى الجلسة، arxiv 2024، [ورقة]
  • تعزيز التوصية القائمة على المحتوى عبر نموذج اللغة الكبير، أركسف 2024، [ورقة]
  • محاذاة نماذج اللغات الكبيرة مع المعرفة الموصى بها، أرخايف 2024، [ورقة]
  • إلى أين يجب التحرك بعد ذلك: التعميم الصفري لـ LLMs لتوصية النقاط المهمة التالية، arxiv 2024، [ورقة]
  • DRE: إنشاء تفسيرات للتوصيات عن طريق محاذاة نماذج اللغات الكبيرة على مستوى البيانات، arxiv 2024، [ورقة].
  • محاذاة السلوك: منظور جديد لتقييم أنظمة توصيات المحادثة القائمة على LLM، SIGIR 2024، [ورقة]، [كود].
  • التجاهل الدقيق والفعال للتوصية المستندة إلى نماذج اللغات الكبيرة، أرشيف 2024، [ورقة].
  • نماذج اللغات الكبيرة لتوصيات الجلسات المبنية على النوايا، SIGIR 24، [ورقة].
  • تعزيز أنظمة التوصية القائمة على التعلم مع نماذج لغوية كبيرة لمكافأة الدولة ونمذجة العمل، SIGIR 24، [ورقة].
  • تعزيز التوصية طويلة المدى من خلال تخطيط نموذج اللغة الكبير القابل للتعلم ثنائي المستوى، SIGIR 24، [ورقة].
  • LoRec: نموذج لغة كبير لتوصية تسلسلية قوية ضد هجمات التسمم، SIGIR 24، [ورقة].
  • الضبط الدقيق الموفر للبيانات للتوصية المستندة إلى LLM، SIGIR 24، [ورقة].
  • نحو محاذاة LLM-RecSys مع تعلم المعرف النصي، SIGIR 24، [ورقة].
  • كسر حاجز الطول: التنبؤ المعزز لنسبة النقر إلى الظهور في LLM في سلوكيات المستخدم النصية الطويلة، SIGIR 24، [ورقة].
  • RecGPT: مطالبات شخصية توليدية للتوصية التسلسلية عبر نموذج تدريب ChatGPT، arxiv 2024، [ورقة]
  • التكيف الفعال والمسؤول لنماذج اللغات الكبيرة لتوصيات Top-k القوية، أرشيف 2024، [ورقة].
  • نماذج اللغة الكبيرة للتوصية التالية لنقطة الاهتمام، أرخايف 2024، [ورقة].
  • مسائل التقطير: تمكين مقدمي التوصيات المتسلسلين من مطابقة أداء نموذج اللغة الكبير، أرشيف 2024، [ورقة].
  • نماذج اللغات الكبيرة كموصيين بأفلام المحادثة: دراسة للمستخدم، أرشيف 2024، [ورقة].
  • CALRec: المحاذاة التباينية للماجستير في الحقوق التوليدية للتوصية المتسلسلة، أرخايف 2024، [ورقة].
  • الضبط الدقيق للتوصية القابلة للتفسير المستندة إلى نموذج اللغة الكبيرة مع مكافأة الجودة القابلة للتفسير، AAAI 2024، [ورقة].
  • كسر الحاجز: استخدام نماذج لغوية كبيرة لأنظمة التوصيات الصناعية من خلال رسم بياني معرفي استنتاجي، أرشيف 2024، [ورقة].
  • RDRec: التقطير المنطقي للتوصية المستندة إلى LLM، ACL 2024 Main (قصير)، [ورقة]، [كود].
  • التخصيص الفوري المعزز للتوصية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]، [كود]
  • الفهم الدلالي وإسناد البيانات باستخدام نموذج اللغة الكبير لتسريع نظام التوصيات، أركسف 2024، [ورقة]
  • مسح منهجي ومراجعة نقدية لتقييم نماذج اللغات الكبيرة: التحديات والقيود والتوصيات، arxiv 2024، [ورقة]
  • لين: المحاذاة المنطقية لنماذج اللغات الكبيرة غير القابلة للضبط وأنظمة التوصية عبر الإنترنت لتوليد الأسباب القابلة للتفسير، أرشيف 2024، [ورقة]
  • تحسين حداثة توصيات Top-k باستخدام نماذج اللغة الكبيرة والتعلم المعزز، arxiv 2024، [ورقة]
  • "يجب أن تكون طبيبًا يا لين": تحقيق في التحيز القائم على الاسم لنماذج اللغات الكبيرة في توصيات التوظيف، أرخايف 2024، [ورقة]
  • تصنيف متعدد الطبقات مع نماذج لغوية كبيرة لتوصية مصدر الأخبار، arxiv 2024، [ورقة]
  • نماذج اللغات الكبيرة كمقيمين لتفسيرات التوصيات، أرخايف 2024، [ورقة]
  • تشفير يشبه النص للمعلومات التعاونية في نماذج اللغات الكبيرة للتوصية، أرشيف 2024، [ورقة]
  • استكشاف تكامل استرجاع المستخدم نحو نماذج اللغات الكبيرة للتوصية التسلسلية عبر المجالات، أرشيف 2024، [ورقة]
  • XRec: نماذج لغة كبيرة لتوصية قابلة للتفسير، arxiv 2024، [[ورقة]](XRec: نماذج لغة كبيرة لتوصية قابلة للتفسير)، [كود]
  • التوصية التسلسلية المحسنة لنماذج اللغات الكبيرة للمستخدم والعنصر طويل الذيل، arxiv 2024، [ورقة]، [كود]
  • نماذج اللغات الكبيرة المعززة للاسترجاع المستندة إلى الكلمات الرئيسية لتوصيات المستخدم في البداية الباردة، أرشيف 2024، [ورقة]
  • توصية الأخبار مع وصف الفئة بواسطة نموذج لغة كبير، arxiv 2024، [ورقة]
  • هيكل التعلم والتمثيل الواعي للمعرفة باستخدام نماذج لغوية كبيرة لتوصية المفهوم، arxiv 2024، [ورقة]
  • أعد الفهرسة ثم التكيف: تحسين نماذج اللغات الكبيرة لتوصيات المحادثة، arxiv 2024، [ورقة]
  • EmbSum: الاستفادة من قدرات التلخيص لنماذج اللغات الكبيرة للتوصيات المستندة إلى المحتوى، أرشيف 2024، [ورقة]
  • DynLLM: عندما تلبي نماذج اللغات الكبيرة توصية الرسم البياني الديناميكي، arxiv 2024، [ورقة]
  • توصية موضوع المحادثة في الاستشارة والعلاج النفسي باستخدام محولات القرار ونماذج اللغة الكبيرة، أرشيف 2024، [ورقة]
  • OpenP5: منصة مفتوحة المصدر لتطوير وتدريب وتقييم أنظمة التوصية المستندة إلى LLM، Sigir 2024، [ورقة]، [كود]
  • LARR: توصية المشهد في الوقت الفعلي بمساعدة نموذج لغة كبير مع الفهم الدلالي، [ورقة]
  • التوصية المستندة إلى نموذج اللغة الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]
  • CoRA: إدراك المعلومات التعاونية من خلال أوزان النماذج اللغوية الكبيرة للتوصية، [ورقة]
  • ضخ المعرفة الفعال والقابل للنشر لتوصيات العالم المفتوح عبر نماذج اللغات الكبيرة، أرشيف 2024، [ورقة]
  • تسخير نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط للتوصية التسلسلية متعددة الوسائط، أرخايف 2024، [ورقة]
  • الدمج التعاوني عبر الوسائط مع نموذج اللغة الكبير للتوصية، arxiv 2024، [ورقة]
  • LLM4DSR: الاستفادة من نموذج اللغة الكبير لتقليل الضوضاء بالتوصية التسلسلية، arxiv 2024، [ورقة]
  • استدلال التفضيلات الشخصية القائم على المراجعة مع نماذج اللغة الكبيرة للتوصية، أرخايف 2024، [ورقة]
  • التكيف الشخصي ذو الرتبة المنخفضة مدى الحياة لنماذج اللغات الكبيرة للتوصية، arxiv 2024، [ورقة]
  • نموذج اللغة الكبير بمساعدة التنبؤ بجودة الخدمة لتوصيات الخدمة، arxiv 2024، [ورقة]
  • التعلم عن طريق البيع: تجهيز نماذج اللغات الكبيرة بمعرفة المنتج للتوصيات المستندة إلى السياق، arxiv 2024، [ورقة]
  • Prometheus Chatbot: توصية نموذج اللغة التعاوني الكبير للرسم البياني المعرفي لمكونات الكمبيوتر، arxiv 2024، [ورقة]
  • التخصيص الفوري المعزز للتوصية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]
  • LARR: توصية المشهد في الوقت الفعلي بمساعدة نموذج لغة كبير مع الفهم الدلالي، [ورقة]
  • التوصية المستندة إلى نموذج اللغة الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]
  • CoRA: إدراك المعلومات التعاونية من خلال أوزان النماذج اللغوية الكبيرة للتوصية، [ورقة]
  • ضخ المعرفة الفعال والقابل للنشر لتوصيات العالم المفتوح عبر نماذج اللغات الكبيرة، أرشيف 2024، [ورقة]
  • تسخير نماذج اللغات الكبيرة متعددة الوسائط للتوصية التسلسلية متعددة الوسائط، أرخايف 2024، [ورقة]
  • الدمج التعاوني عبر الوسائط مع نموذج اللغة الكبير للتوصية، arxiv 2024، [ورقة]
  • LLM4DSR: الاستفادة من نموذج اللغة الكبير لتقليل الضوضاء بالتوصية التسلسلية، arxiv 2024، [ورقة]
  • استدلال التفضيلات الشخصية القائم على المراجعة مع نماذج اللغة الكبيرة للتوصية، أرخايف 2024، [ورقة]
  • التكيف الشخصي ذو الرتبة المنخفضة مدى الحياة لنماذج اللغات الكبيرة للتوصية، arxiv 2024، [ورقة]
  • نموذج اللغة الكبير بمساعدة التنبؤ بجودة الخدمة لتوصيات الخدمة، arxiv 2024، [ورقة]
  • التعلم عن طريق البيع: تجهيز نماذج اللغات الكبيرة بمعرفة المنتج للتوصيات المستندة إلى السياق، arxiv 2024، [ورقة]
  • Prometheus Chatbot: توصية نموذج اللغة التعاوني الكبير للرسم البياني المعرفي لمكونات الكمبيوتر، arxiv 2024، [ورقة]
  • التخصيص الفوري المعزز للتوصية باستخدام نماذج اللغات الكبيرة، arxiv 2024، [ورقة]
  • تتوافق نماذج اللغات الكبيرة مع التصفية التعاونية: نظام توصية فعال قائم على LLM، KDD 2024، [ورقة].
  • نموذج لغة العنصر لتوصيات المحادثة، أرخايف 2024، [ورقة]
  • A-LLMRec: نماذج اللغات الكبيرة تلبي التصفية التعاونية: نظام توصيات فعال قائم على LLM، KDD 2024، [ورقة]، [كود]
  • HierLLM: نموذج اللغة الهرمي الكبير لتوصية الأسئلة، arxiv 2024، [ورقة]
  • تفضيلات المستخدم لنموذج اللغة الكبيرة مقابل التفسيرات المستندة إلى القالب لتوصيات الأفلام: دراسة تجريبية، أرشيف 2024، [ورقة]
  • نموذج لغة كبير معزز لتحديد العينة الصلبة لتوصية تقليل الضوضاء، [ورقة]
  • توصية دلالات الحفاظ على الرموز التعبيرية مع نماذج اللغات الكبيرة، أرخايف 2024، [ورقة]
  • HLLM: تعزيز التوصيات التسلسلية عبر نماذج اللغة الهرمية الكبيرة لنمذجة العناصر والمستخدم، أرشيف 2024، [ورقة]
  • تعزيز الأداء وقابلية التوسع لأنظمة التوصية واسعة النطاق باستخدام Jagged Flash Attention، arxiv 2024، [ورقة]
  • طريقة تعلم التمثيل المبنية على الحث للتوصية باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، أرشيف 2024، [ورقة]
  • مولد التضمين المُمكّن لنموذج اللغة الكبيرة للتوصية التسلسلية، arxiv 2024، ورق، [كود]
  • التحيزات المعرفية في النماذج اللغوية الكبيرة لتوصية الأخبار، أرخايف 2024، [ورقة]
  • الاستدلال الفعال للتوصية التوليدية المستندة إلى نماذج اللغة الكبيرة، أرخايف 2024، [ورقة]

Agent4Rec

  • عندما يلتقي الوكيل المعتمد على نموذج لغة كبير بتحليل سلوك المستخدم: نموذج محاكاة مستخدم جديد، أرشيف 2023، [ورقة].
  • RecMind: وكيل مدعوم بنموذج لغة كبير للتوصية، arxiv 2023، [ورقة].
  • بشأن الوكلاء المولدين في التوصية، arxiv 2023، [ورقة]، [كود].
  • AgentCF: التعلم التعاوني مع وكلاء اللغة المستقلين لأنظمة التوصية، arxiv 2023، [ورقة].
  • وكيل الذكاء الاصطناعي الموصى به: دمج نماذج اللغات الكبيرة للتوصيات التفاعلية [الرابط]
  • موازنة إدراك المعلومات مع Yin-Yang: نموذج حيادية المعلومات المستندة إلى الوكيل لأنظمة التوصيات، arxiv 2024، [ورقة]
  • إقراض أجنحة التفاعل لأنظمة التوصية مع وكلاء المحادثة، NeurIPS 2023، [ورقة].
  • إطار مفاهيمي للبحث التحادثي والتوصية: تصور التفاعلات بين الوكيل والإنسان أثناء عملية البحث التحادثي، arxiv 2024، [ورقة].

زيادة المعرفة

  • تعزيز أنظمة التوصية باستخدام الرسوم البيانية المنطقية لنماذج اللغة الكبيرة، أرخايف 2023، [ورقة].
  • نحو توصية للعالم المفتوح مع زيادة المعرفة من نماذج اللغات الكبيرة، أرخايف 2023، [ورقة]، [كود].
  • LLMRec: نماذج اللغات الكبيرة مع زيادة الرسوم البيانية للتوصية، WSDM 2024، [ورقة]، [كود]، [مدونة باللغة الصينية].
  • التكيف المعرفي من نموذج اللغة الكبير إلى التوصية للتطبيق الصناعي العملي، أرخايف 2024، [ورقة].

وجهة نظر

  • نماذج اللغة كأنظمة توصية: التقييمات والقيود، ورشة عمل NeurIPS 2021، [ورقة].
  • التوصية التوليدية: نحو نموذج التوصية من الجيل التالي، أرخايف 2023، [ورقة].
  • إلى أين نتجه بعد ذلك بالنسبة لأنظمة التوصية؟ إعادة النظر في نماذج التوصية القائمة على المعرف مقابل الطريقة، SIGIR 2023، [ورقة]، [كود]
  • استكشاف الحدود العليا للتصفية التعاونية المستندة إلى النص باستخدام نماذج اللغات الكبيرة: الاكتشافات والرؤى، أرشيف 2023، [ورقة].
  • استكشاف تعلم النقل القائم على المحول لأنظمة التوصية: دراسات تجريبية ورؤى عملية، أرشيف 2023، [ورقة].
  • هل ChatGPT موصي جيد؟ دراسة أولية، أرشيف 2023، [ورقة].
  • تقييم ChatGPT كنظام للتوصية: نهج صارم، arxiv 2023، [ورقة].
  • تعد نماذج اللغات الكبيرة قادرة على المنافسة بالقرب من مقدمي التوصيات في البداية الباردة فيما يتعلق بالتفضيلات القائمة على اللغة والعنصر، ورقة قصيرة RecSys 2023، [ورقة].
  • هل ChatGPT عادل للتوصية؟ توصية تقييم العدالة في نموذج اللغات الكبيرة، ورقة قصيرة RecSys 2023، [ورقة]، [كود].
  • الكشف عن قدرات ChatGPT في أنظمة التوصية، RecSys 2023 LBR، [ورقة]، [كود].

تعلم التمثيل العالمي

مستودع جيثب: "تمثيلات_المستخدم_العالمي للتوصية" [الرابط] .

  • النقل الفعال للمعلمات من السلوكيات المتسلسلة لنمذجة المستخدم والتوصية، SIGIR 2020، [ورقة]، [كود]
  • شخص واحد، نموذج واحد، عالم واحد: تعلم التمثيل المستمر للمستخدم دون نسيان، SIGIR 2021، [ورقة]، [كود]
  • التدريب المسبق على سلوك المستخدم غير المعرف للتوصية التسلسلية، CCIR 2022، [ورقة].
  • نحو تعلم تمثيل التسلسل العالمي لأنظمة التوصية، KDD 2022، [ورقة]، [كود].
  • TransRec: تعلم توصية قابلة للتحويل من ردود الفعل المختلطة للطريقة، أرخايف 2022، [ورقة].
  • تمثيل العناصر الكمية لناقلات التعلم للموصيين المتسلسلين القابلين للتحويل، WWW 2023، [ورقة]، [كود].
  • تمثيل مستخدم One4all لأنظمة التوصية في التجارة الإلكترونية، arvix 2021، [ورقة].
  • النص هو كل ما تحتاجه: تمثيلات اللغة التعليمية للتوصية التسلسلية، KDD 2023، [ورقة].
  • نموذج اللغة التعاوني الكبير لأنظمة التوصية، arvix 2023، [ورقة]، [كود].

الاسترجاع التوليدي

  • شبكة توليدية تلافيفية بسيطة لتوصية العنصر التالي، WSDM 2018/08، [ورقة] [كود]
  • التدريب على البيانات المستقبلية يساعد: نمذجة السياقات المستقبلية للتوصيات المستندة إلى الجلسة، WWW 2020/04، [ورقة] [كود]
  • أنظمة التوصية مع الاسترجاع التوليدي، أرفيكس 2023، [ورقة].
  • التوصية التسلسلية التوليدية مع GPTRec، ورشة عمل SIGIR 2023، [ورقة].
  • التوصية التوليدية المحسنة عبر تكامل المحتوى والتعاون، arvix 2024، [ورقة].

نموذج اللغة قبل التدريب والتعلم السريع

ورقة استقصائية: التدريب المسبق والموجه والتوصية: مسح شامل لتكيفات نموذج نمذجة اللغة في أنظمة التوصية، arxiv 2023، [ورقة].

  • توصية كمعالجة اللغة (RLP): نموذج مسبق موحد وموجه شخصي ونموذج للتنبؤ (P5)، arvix 2022، [ورقة]،[كود].
  • إعادة النظر في التعلم المعزز للتوصية: منظور سريع، SIGIR 2022، [ورقة].
  • M6-Rec: نماذج اللغة التوليدية المدربة مسبقًا هي أنظمة توصية مفتوحة، arvix 2022، [ورقة].
  • مطالبة شخصية بالتوصية التسلسلية، arvix 2022، [ورقة].
  • ضبط موجه المعرفة للتوصية التسلسلية، ACM MM 2023، [ورقة]، [كود].

مجموعة البيانات

  • Amazon-M2: مجموعة بيانات جلسة تسوق متعددة اللغات ومتعددة اللغات للتوصية وإنشاء النص، arvix 2023، [ورقة]، [KDD Cup 2023].
  • PixelRec: مجموعة بيانات الصور لقياس أنظمة التوصية باستخدام وحدات البكسل الأولية، arvix 2023، [ورقة]، [رابط].
  • NineRec: مجموعة بيانات مرجعية لتقييم التوصيات القابلة للتحويل، arvix 2023، [ورقة]، [رابط].
  • مجموعة بيانات توصيات الفيديو الدقيقة المستندة إلى المحتوى على نطاق واسع، arvix 2023، [ورقة]، [رابط].
  • EEG-SVRec: مجموعة بيانات EEG مع تسميات المشاركة العاطفية متعددة الأبعاد للمستخدم في توصية فيديو قصير، arxiv، 2024 [ورقة] [رابط]
  • MealRec: مجموعة بيانات لتوصية الوجبات مع الانتماء لدورة الوجبات من أجل التخصيص والصحة، أرشيف 2024، [ورقة].
  • اهتم بلغتك: مجموعة بيانات متعددة اللغات لتوصيات الأخبار متعددة اللغات، SIGIR 2024، [ورقة]، [رابط].
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل