Awesome LLM4RS Papers

Tolle LLM4RS-Papiere

Dies ist eine Papierliste über das durch große Sprachmodelle erweiterte Empfehlungssystem. Es enthält auch einige verwandte Werke.

Schlüsselwörter : Empfehlungssystem, große Sprachmodelle

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Umfrage

• Erforschung der Auswirkungen großer Sprachmodelle auf Empfehlungssysteme: Eine ausführliche Übersicht, arxiv 2024, [Papier].
• Eine Umfrage zu großen Sprachmodellen zur Empfehlung, arxiv 2023, [Papier].
• Wie können Empfehlungssysteme von großen Sprachmodellen profitieren: Eine Umfrage, arxiv 2023, [Papier].
• Empfehlungssysteme im Zeitalter großer Sprachmodelle (LLMs), arxiv 2023, [Papier].

Papierliste

• Chat-REC: Auf dem Weg zu einem interaktiven und erklärbaren LLMs-Augmented Recommender System, arxiv 2023, [Papier].
• GPT4Rec: Ein generatives Framework für personalisierte Empfehlungen und Interpretation von Benutzerinteressen, arxiv 2023, [Papier].
• TALLRec: Ein effektives und effizientes Tuning-Framework zur Ausrichtung großer Sprachmodelle an Empfehlungen, RecSys 2023 Short Paper, [Paper], [Code].
• Datenschutzerhaltende Empfehlungssysteme mit synthetischer Abfragegenerierung unter Verwendung differenziell privater großer Sprachmodelle, arxiv 2023, [Papier].
• Empfehlung als Anweisung im Anschluss: Ein durch ein großes Sprachmodell unterstützter Empfehlungsansatz, arxiv 2023, [Papier].
• Ein erster Blick auf die LLM-gestützte Generative News-Empfehlung, arxiv 2023, [Papier].
• Sparks of Artificial General Recommender (AGR): Frühe Experimente mit ChatGPT, arxiv 2023, [Papier].
• Zero-Shot Next-Item-Empfehlung unter Verwendung großer vorab trainierter Sprachmodelle, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• Verstehen LLMs Benutzerpräferenzen? Evaluierung von LLMs zur Vorhersage der Benutzerbewertung, arxiv 2023, [Papier].
• Große Sprachmodelle sind Zero-Shot-Ranker für Empfehlungssysteme, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• Nutzung großer Sprachmodelle in konversationalen Empfehlungssystemen, arxiv 2023, [Papier].
• Rethinking the Evaluation for Conversational Recommendation in the Era of Large Language Models, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• PALR: Personalisierungsbewusste LLMs zur Empfehlung, arxiv 2023, [Papier].
• Prompt Tuning großer Sprachmodelle zur personalisierten Aspektextraktion für Empfehlungen, arxiv 2023, [Papier].
• Eine vorläufige Studie von ChatGPT zur Nachrichtenempfehlung: Personalisierung, Anbietergerechtigkeit, Fake News, arxiv 2023, [Papier].
• Großes Sprachmodell für generative Empfehlungen, arxiv 2023, [Papier].
• GenRec: Large Language Model for Generative Recommendation, arxiv 2023, [Papier].
• Generative Jobempfehlungen mit großem Sprachmodell, arxiv 2023, [Papier].
• Erkundung eines großen Sprachmodells für das Verständnis von Diagrammdaten in Online-Stellenempfehlungen, arxiv 2023, [Papier].
• LLM-Rec: Personalisierte Empfehlung über Prompting Large Language Models, arxiv 2023, [Papier].
• Ein zweistufiges Erdungsparadigma für große Sprachmodelle in Empfehlungssystemen, arxiv 2023, [Papier].
• LLMRec: Benchmarking großer Sprachmodelle bei Empfehlungsaufgaben, arxiv 2023, [Papier],[Code].
• Zero-Shot-Empfehlungen mit vorab trainierten großen Sprachmodellen für multimodales Nudging, arxiv 2023, [Papier].
• Schnelle Destillation für eine effiziente LLM-basierte Empfehlung, CIKM 2023, [Papier], [Code].
• Große Sprachmodelle als Zero-Shot Conversational Recommender, CIKM 2023, [Papier], [Code].
• Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs), um eine trainingsfreie Datensatzverdichtung für inhaltsbasierte Empfehlungen zu ermöglichen, arxiv 2023, [Papier].
• Zero-Shot-Empfehlungen mit vorab trainierten großen Sprachmodellen für multimodales Nudging, arxiv 2023, [Papier].
• LlamaRec: Zweistufige Empfehlung unter Verwendung großer Sprachmodelle für das Ranking, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• Große Sprachmodelle sind wettbewerbsfähige Near-Cold-Start-Empfehler für sprach- und artikelbasierte Präferenzen, Recsys 2023, [Papier].
• CoLLM: Integrating Collaborative Embeddings into Large Language Models for Recommendation, arxiv 2023, [Papier].
• Large Language Model Augmented Narrative Driven Recommendations, RecSys 2023 Short Paper, [Papier].
• Nutzung großer Sprachmodelle für sequentielle Empfehlungen, RecSys 2023 LBR, [Papier], [Code].
• ONCE: Boosting Content-based Recommendation with Open- und Closed-Source Large Language Models, WSDM 2024, [Papier], [Code].
• LLaRA: Aligning Large Language Models with Sequential Recommenders, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• LLM4Vis: Erklärbare Visualisierungsempfehlung mit ChatGPT, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• E4SRec: Eine elegante, effektive, effiziente, erweiterbare Lösung großer Sprachmodelle für sequentielle Empfehlungen, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• Anpassung großer Sprachmodelle durch Integration kollaborativer Semantik für Empfehlungen, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• Repräsentationslernen mit großen Sprachmodellen zur Empfehlung, WWW 2024, [Papier], [Code].
• Stealthy Attack on Large Language Model based Recommendation, arxiv 2024, [Papier].
• ReLLa: Retrieval-enhanced Large Language Models for Lifelong Sequential Behavior Comprehension in Recommendation, arxiv 2024, [Papier] [Code]
• Wukong: Auf dem Weg zu einem Skalierungsgesetz für groß angelegte Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• A Large Language Model Enhanced Sequential Recommender for Joint Video and Comment Recommendation, arxiv 2024, [Papier][Code]
• Nutzung großer Sprachmodelle für textreiche sequentielle Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Erkundung eines großen Sprachmodells für das Verständnis von Diagrammdaten in Online-Stellenempfehlungen, arxiv 2024, [Papier][Code]
• LLMRG: Verbesserung von Empfehlungen durch Argumentationsdiagramme für große Sprachmodelle, arxiv 2024, [Papier]
• Verbesserung der Jobempfehlung durch LLM-basierte Generative Adversarial Networks, AAAI 2024, [Papier].
• LLM-Guided Multi-View Hypergraph Learning for Human-Centric Explainable Recommendation, arxiv 2024, [Papier].
• Sequentielle Empfehlung mit latenten Beziehungen basierend auf einem großen Sprachmodell, SIGIR 2024, [Papier], [Code].
• Common Sense Enhanced Knowledge-based Recommendation with Large Language Model, arxiv 2024, [Papier][Code]
• Re2LLM: Reflektierendes Verstärkungs-Großsprachenmodell für sitzungsbasierte Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Verbesserung der inhaltsbasierten Empfehlung durch ein großes Sprachmodell, arxiv 2024, [Papier]
• Ausrichtung großer Sprachmodelle auf Empfehlungswissen, arxiv 2024, [Papier]
• Wohin als nächstes gehen: Zero-Shot-Generalisierung von LLMs für die Empfehlung zum nächsten POI, arxiv 2024, [Papier]
• DRE: Generieren von Empfehlungserklärungen durch Ausrichten großer Sprachmodelle auf Datenebene, arxiv 2024, [Papier].
• Verhaltensausrichtung: Eine neue Perspektive der Bewertung LLM-basierter Konversationsempfehlungssysteme, SIGIR 2024, [Papier], [Code].
• Exaktes und effizientes Verlernen für modellbasierte Empfehlungen für große Sprachen, arxiv 2024, [Papier].
• Große Sprachmodelle für absichtsgesteuerte Sitzungsempfehlungen, SIGIR 24, [Papier].
• Reinforcement Learning-based Recommender Systems with Large Language Models for State Reward and Action Modeling, SIGIR 24, [Papier].
• Enhancing Long-Term Recommendation with Bi-level Learnable Large Language Model Planning, SIGIR 24, [Papier].
• LoRec: Großes Sprachmodell für robuste sequentielle Empfehlungen gegen Vergiftungsangriffe, SIGIR 24, [Papier].
• Dateneffiziente Feinabstimmung für LLM-basierte Empfehlungen, SIGIR 24, [Papier].
• Towards LLM-RecSys Alignment with Textual ID Learning, SIGIR 24, [Papier].
• Durchbrechen der Längenbarriere: LLM-Enhanced CTR Prediction in Long Textual User Behaviors, SIGIR 24, [Papier].
• RecGPT: Generative personalisierte Eingabeaufforderungen für sequentielle Empfehlungen über das ChatGPT-Trainingsparadigma, arxiv 2024, [Papier]
• Effiziente und verantwortungsvolle Anpassung großer Sprachmodelle für robuste Top-k-Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier].
• Große Sprachmodelle für die nächste Point-of-Interest-Empfehlung, arxiv 2024, [Papier].
• Destillation ist wichtig: Sequentielle Empfehlungsgeber in die Lage versetzen, die Leistung eines großen Sprachmodells zu erreichen, arxiv 2024, [Papier].
• Große Sprachmodelle als Konversationsfilm-Empfehler: Eine Benutzerstudie, arxiv 2024, [Papier].
• CALRec: Contrastive Alignment of Generative LLMs for Sequential Recommendation, arxiv 2024, [Papier].
• Fine-Tuning Large Language Model Based Explainable Recommendation with Explainable Quality Reward, AAAI 2024, [Papier].
• Die Barriere durchbrechen: Nutzung großer Sprachmodelle für industrielle Empfehlungssysteme durch einen inferentiellen Wissensgraphen, arxiv 2024, [Papier].
• RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation, ACL 2024 Main (kurz), [Papier], [Code].
• Verstärkte Prompt-Personalisierung für Empfehlungen mit großen Sprachmodellen, arxiv 2024, [Papier], [Code]
• Semantisches Verständnis und Datenimputation mithilfe eines großen Sprachmodells zur Beschleunigung des Empfehlungssystems, arxiv 2024, [Papier]
• Eine systematische Umfrage und kritische Überprüfung zur Bewertung großer Sprachmodelle: Herausforderungen, Einschränkungen und Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• LANE: Logic Alignment of Non-Tuning Large Language Models and Online Recommendation Systems for Explainable Reason Generation, arxiv 2024, [Papier]
• Optimierung der Neuheit von Top-k-Empfehlungen mithilfe großer Sprachmodelle und Reinforcement Learning, arxiv 2024, [Papier]
• „You Gotta be a Doctor, Lin“: Eine Untersuchung der namensbasierten Verzerrung großer Sprachmodelle in Beschäftigungsempfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Mehrschichtiges Ranking mit großen Sprachmodellen für die Empfehlung von Nachrichtenquellen, arxiv 2024, [Papier]
• Große Sprachmodelle als Evaluatoren für Empfehlungserklärungen, arxiv 2024, [Papier]
• Textartige Kodierung kollaborativer Informationen in großen Sprachmodellen zur Empfehlung, arxiv 2024, [Papier]
• Erkundung der User-Retrieval-Integration in Richtung großer Sprachmodelle für domänenübergreifende sequentielle Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• XRec: Große Sprachmodelle für erklärbare Empfehlungen, arxiv 2024, [[Papier]](XRec: Große Sprachmodelle für erklärbare Empfehlungen), [Code]
• Erweiterte sequentielle Empfehlung für große Sprachmodelle für Long-Tail-Benutzer und -Elemente, arxiv 2024, [Papier], [Code]
• Keyword-driven Retrieval-Augmented Large Language Models for Cold-Start User Recommendations, arxiv 2024, [Papier]
• Nachrichtenempfehlung mit Kategoriebeschreibung durch ein großes Sprachmodell, arxiv 2024, [Papier]
• Lernstruktur und wissensbewusste Darstellung mit großen Sprachmodellen zur Konzeptempfehlung, arxiv 2024, [Papier]
• Reindex-Then-Adapt: ​​Improving Large Language Models for Conversational Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• EmbSum: Nutzung der Zusammenfassungsfähigkeiten großer Sprachmodelle für inhaltsbasierte Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• DynLLM: Wenn große Sprachmodelle auf die Empfehlung für dynamische Graphen treffen, arxiv 2024, [Papier]
• Gesprächsthemenempfehlung in Beratung und Psychotherapie mit Entscheidungstransformator und großen Sprachmodellen, arxiv 2024, [Papier]
• OpenP5: Eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung, Schulung und Evaluierung von LLM-basierten Empfehlungssystemen, Sigir 2024, [Papier], [Code]
• LARR: Large Language Model Aided Real-time Scene Recommendation with Semantic Understanding, [Papier]
• Large Language Model Driven Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• CoRA: Collaborative Information Perception by Large Language Model's Weights for Recommendation, [Papier]
• Effiziente und einsetzbare Wissensinfusion für Open-World-Empfehlungen über große Sprachmodelle, arxiv 2024, [Papier]
• Nutzung multimodaler großer Sprachmodelle für multimodale sequentielle Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Kollaborative modalübergreifende Fusion mit großem Sprachmodell für Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• LLM4DSR: Nutzung eines großen Sprachmodells zur Rauschunterdrückung sequentieller Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Rezensionsgesteuerte personalisierte Präferenzbegründung mit großen Sprachmodellen für Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Lebenslange personalisierte Low-Rank-Anpassung großer Sprachmodelle zur Empfehlung, arxiv 2024, [Papier]
• Large Language Model Aided QoS Prediction for Service Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• Lernen durch Verkaufen: Ausstattung großer Sprachmodelle mit Produktwissen für kontextgesteuerte Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Prometheus Chatbot: Knowledge Graph Collaborative Large Language Model for Computer Components Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• Verstärkte Prompt-Personalisierung für Empfehlungen mit großen Sprachmodellen, arxiv 2024, [Papier]
• LARR: Large Language Model Aided Real-time Scene Recommendation with Semantic Understanding, [Papier]
• Large Language Model Driven Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• CoRA: Collaborative Information Perception by Large Language Model's Weights for Recommendation, [Papier]
• Effiziente und einsetzbare Wissensinfusion für Open-World-Empfehlungen über große Sprachmodelle, arxiv 2024, [Papier]
• Nutzung multimodaler großer Sprachmodelle für multimodale sequentielle Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Kollaborative modalübergreifende Fusion mit großem Sprachmodell für Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• LLM4DSR: Nutzung eines großen Sprachmodells zur Rauschunterdrückung sequentieller Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Rezensionsgesteuerte personalisierte Präferenzbegründung mit großen Sprachmodellen für Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Lebenslange personalisierte Low-Rank-Anpassung großer Sprachmodelle zur Empfehlung, arxiv 2024, [Papier]
• Large Language Model Aided QoS Prediction for Service Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• Lernen durch Verkaufen: Ausstattung großer Sprachmodelle mit Produktwissen für kontextgesteuerte Empfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Prometheus Chatbot: Knowledge Graph Collaborative Large Language Model for Computer Components Recommendation, arxiv 2024, [Papier]
• Verstärkte Prompt-Personalisierung für Empfehlungen mit großen Sprachmodellen, arxiv 2024, [Papier]
• Große Sprachmodelle treffen auf kollaborative Filterung: Ein effizientes, umfassendes LLM-basiertes Empfehlungssystem, KDD 2024, [Papier].
• Item-Language-Modell für Konversationsempfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• A-LLMRec: Große Sprachmodelle treffen auf kollaborative Filterung: Ein effizientes, umfassendes LLM-basiertes Empfehlungssystem, KDD 2024, [Papier], [Code]
• HierLLM: Hierarchisches großes Sprachmodell für Fragenempfehlung, arxiv 2024, [Papier]
• Benutzerpräferenzen für große Sprachmodelle im Vergleich zu vorlagenbasierten Erklärungen von Filmempfehlungen: Eine Pilotstudie, arxiv 2024, [Papier]
• Large Language Model Enhanced Hard Sample Identification for Denoising Recommendation, [Papier]
• Semantics Preserving Emoji Recommendation with Large Language Models, arxiv 2024, [Papier]
• HLLM: Enhancing Sequential Recommendations via Hierarchical Large Language Models for Item and User Modeling, arxiv 2024, [Papier]
• Verbesserung der Leistung und Skalierbarkeit großer Empfehlungssysteme mit Jagged Flash Attention, arxiv 2024, [Papier]
• Eine auf Eingabeaufforderungen basierende Repräsentationslernmethode für Empfehlungen mit großen Sprachmodellen, arxiv 2024, [Papier]
• Large Language Model Empowered Embedding Generator for Sequential Recommendation, arxiv 2024, Papier, [Code]
• Kognitive Verzerrungen in großen Sprachmodellen für Nachrichtenempfehlungen, arxiv 2024, [Papier]
• Effiziente Inferenz für modellbasierte generative Empfehlungen in großen Sprachen, arxiv 2024, [Papier]

Agent4Rec

• Wenn auf einem großen Sprachmodell basierender Agent auf Benutzerverhaltensanalyse trifft: Ein neuartiges Benutzersimulationsparadigma, arxiv 2023, [Papier].
• RecMind: Large Language Model Powered Agent For Recommendation, arxiv 2023, [Papier].
• On Generative Agents in Recommendation, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• AgentCF: Kollaboratives Lernen mit autonomen Sprachagenten für Empfehlungssysteme, arxiv 2023, [Papier].
• Recommender AI Agent: Integration großer Sprachmodelle für interaktive Empfehlungen [Link]
• Informationswahrnehmung mit Yin-Yang in Einklang bringen: Agentenbasiertes Informationsneutralitätsmodell für Empfehlungssysteme, arxiv 2024, [Papier]
• Empfehlungssystemen mit Konversationsagenten Interaktionsflügel verleihen, NeurIPS 2023, [Papier].
• Ein konzeptioneller Rahmen für die Konversationssuche und -empfehlung: Konzeptualisierung von Agent-Mensch-Interaktionen während des Konversationssuchprozesses, arxiv 2024, [Papier].

Wissenserweiterung

• Verbesserung von Empfehlungssystemen mit Argumentationsdiagrammen für große Sprachmodelle, arxiv 2023, [Papier].
• Auf dem Weg zu einer Open-World-Empfehlung mit Wissenserweiterung aus großen Sprachmodellen, arxiv 2023, [Papier], [Code].
• LLMRec: Large Language Models with Graph Augmentation for Recommendation, WSDM 2024, [Papier], [Code], [Blog auf Chinesisch].
• Wissensanpassung vom großen Sprachmodell zur Empfehlung für die praktische industrielle Anwendung, arxiv 2024, [Papier].

Perspektive

• Sprachmodelle als Empfehlungssysteme: Bewertungen und Einschränkungen, NeurIPS Workshop 2021, [Papier].
• Generative Empfehlung: Auf dem Weg zum Empfehlungsparadigma der nächsten Generation, arxiv 2023, [Papier].
• Wie gehen Sie als Nächstes mit Empfehlungssystemen um? ID- vs. modalitätsbasierte Empfehlungsmodelle überarbeitet, SIGIR 2023, [Papier], [Code]
• Erkundung der Obergrenzen textbasierter kollaborativer Filterung mithilfe großer Sprachmodelle: Entdeckungen und Erkenntnisse, arxiv 2023, [Papier].
• Erforschung des adapterbasierten Transferlernens für Empfehlungssysteme: Empirische Studien und praktische Erkenntnisse, arxiv 2023, [Papier].
• Ist ChatGPT ein guter Empfehlungsgeber? Eine vorläufige Studie, arxiv 2023, [Papier].
• Evaluierung von ChatGPT als Empfehlungssystem: Ein strenger Ansatz, arxiv 2023, [Papier].
• Große Sprachmodelle sind wettbewerbsfähige Near-Cold-Start-Empfehler für sprach- und artikelbasierte Präferenzen, RecSys 2023 Short Paper, [Papier].
• Ist ChatGPT eine faire Empfehlung? Evaluating Fairness in Large Language Model Recommendation, RecSys 2023 Short Paper, [Papier], [Code].
• Aufdeckung der Fähigkeiten von ChatGPT in Empfehlungssystemen, RecSys 2023 LBR, [Papier], [Code].

Universelles Repräsentationslernen

Github-Repository: „Universal_user_representations zur Empfehlung“ [Link] .

• Parametereffiziente Übertragung von sequentiellem Verhalten für Benutzermodellierung und -empfehlung, SIGIR 2020, [Papier], [Code]
• Eine Person, ein Modell, eine Welt: Kontinuierliche Benutzerrepräsentation lernen ohne zu vergessen, SIGIR 2021, [Papier], [Code]
• ID-Agnostic User Behavior Pre-Training for Sequential Recommendation, CCIR 2022, [Papier].
• Towards Universal Sequence Representation Learning for Recommender Systems, KDD 2022, [Papier], [Code].
• TransRec: Lernen übertragbarer Empfehlungen aus gemischtmodalem Feedback, arxiv 2022, [Papier].
• Lernen der vektorquantisierten Elementdarstellung für übertragbare sequentielle Empfehlungsgeber, WWW 2023, [Papier], [Code].
• One4all-Benutzerdarstellung für Empfehlungssysteme im E-Commerce, Arvix 2021, [Papier].
• Text ist alles, was Sie brauchen: Lernen von Sprachdarstellungen für sequentielle Empfehlungen, KDD 2023, [Papier].
• Kollaboratives großes Sprachmodell für Empfehlungssysteme, Arvix 2023, [Papier], [Code].

Generativer Abruf

• A Simple Convolutional Generative Network for Next Item Recommendation, WSDM 2018/08, [Papier] [Code]
• Future Data Helps Training: Modellierung zukünftiger Kontexte für sitzungsbasierte Empfehlungen, WWW 2020/04, [Papier] [Code]
• Empfehlungssysteme mit generativem Retrieval, Arvix 2023, [Papier].
• Generative sequentielle Empfehlung mit GPTRec, SIGIR 2023-Workshop, [Papier].
• Enhanced Generative Recommendation via Content and Collaboration Integration, arvix 2024, [Papier].

Sprachmodell vorab trainieren und schnelles Lernen

Umfragepapier: Pre-train, Prompt and Recommendation: A Comprehensive Survey of Language Modeling Paradigm Adaptations in Recommender Systems, arxiv 2023, [Papier].

• Empfehlung als Sprachverarbeitung (RLP): Ein einheitliches Pretrain-, personalisiertes Prompt- und Predict-Paradigma (P5), Arvix 2022, [Papier], [Code].
• Rethinking Reinforcement Learning for Recommendation: A Prompt Perspective, SIGIR 2022, [Papier].
• M6-Rec: Generative Pretrained Language Models are Open-Ended Recommender Systems, arvix 2022, [Papier].
• Personalisierte Aufforderung zur sequenziellen Empfehlung, Arvix 2022, [Papier].
• Knowledge Prompt-Tuning für sequentielle Empfehlungen, ACM MM 2023, [Papier], [Code].

Datensatz

• Amazon-M2: Ein mehrsprachiger, multilokaler Shopping-Session-Datensatz für Empfehlungen und Textgenerierung, arvix 2023, [Papier], [KDD Cup 2023].
• PixelRec: Ein Bilddatensatz zum Benchmarking von Empfehlungssystemen mit Rohpixeln, Arvix 2023, [Papier], [Link].
• NineRec: A Benchmark Dataset Suite for Evaluating Transferable Recommendation, arvix 2023, [Papier], [Link].
• Ein inhaltsgesteuerter Micro-Video-Empfehlungsdatensatz im großen Maßstab, arvix 2023, [Papier], [Link].
• EEG-SVRec: Ein EEG-Datensatz mit multidimensionalen affektiven Engagement-Labels des Benutzers in kurzen Videoempfehlungen, arxiv, 2024[Papier][Link]
• MealRec: Ein Datensatz mit Essensempfehlungen mit Zugehörigkeit zu Mahlzeiten und Kursen für Personalisierung und Gesundheit, arxiv 2024, [Papier].
• MIND Your Language: A Multilingual Dataset for Cross-lingual News Recommendation, SIGIR 2024, [Papier], [Link].