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Esta é uma lista de documentos sobre o sistema de recomendação aprimorado por modelo de linguagem grande. Ele também contém alguns trabalhos relacionados.
Palavras-chave : sistema de recomendação, grandes modelos de linguagem
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Enquete
- Explorando o impacto de grandes modelos de linguagem em sistemas de recomendação: uma revisão extensiva, arxiv 2024, [artigo].
- Uma pesquisa sobre grandes modelos de linguagem para recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Como os sistemas de recomendação podem se beneficiar de grandes modelos de linguagem: uma pesquisa, arxiv 2023, [artigo].
- Sistemas de recomendação na era dos grandes modelos de linguagem (LLMs), arxiv 2023, [artigo].
Lista de papéis
- Chat-REC: Rumo a um sistema de recomendação aumentado de LLMs interativo e explicável, arxiv 2023, [artigo].
- GPT4Rec: Uma estrutura generativa para recomendação personalizada e interpretação dos interesses do usuário, arxiv 2023, [artigo].
- TALLRec: Uma estrutura de ajuste eficaz e eficiente para alinhar o modelo de linguagem grande com a recomendação, RecSys 2023 Short Paper, [artigo], [código].
- Sistemas de recomendação com preservação de privacidade com geração de consulta sintética usando modelos de linguagem grande diferencialmente privados, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendação como sequência de instruções: uma abordagem de recomendação capacitada para um modelo de linguagem grande, arxiv 2023, [artigo].
- Uma primeira análise da recomendação de notícias generativas baseadas em LLM, arxiv 2023, [artigo].
- Sparks of Artificial General Recommender (AGR): Early Experiments with ChatGPT, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendação de próximo item Zero-Shot usando grandes modelos de linguagem pré-treinados, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Os LLMs entendem as preferências do usuário? Avaliando LLMs na previsão de classificação do usuário, arxiv 2023, [artigo].
- Modelos de linguagem grande são classificadores Zero-Shot para sistemas de recomendação, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Aproveitando grandes modelos de linguagem em sistemas de recomendação conversacional, arxiv 2023, [artigo].
- Repensando a avaliação para recomendação conversacional na era dos grandes modelos de linguagem, arxiv 2023, [artigo], [código].
- PALR: LLMs com reconhecimento de personalização para recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Prompt Tuning Large Language Models on Personalized Aspect Extraction for Recommendations, arxiv 2023, [artigo].
- Um estudo preliminar do ChatGPT sobre recomendação de notícias: personalização, justiça do provedor, notícias falsas, arxiv 2023, [artigo].
- Modelo de linguagem grande para recomendação generativa, arxiv 2023, [artigo].
- GenRec: Modelo de linguagem grande para recomendação generativa, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendações de trabalho generativas com modelo de linguagem grande, arxiv 2023, [artigo].
- Explorando modelo de linguagem grande para compreensão de dados gráficos em recomendações de empregos on-line, arxiv 2023, [artigo].
- LLM-Rec: recomendação personalizada por meio de modelos de linguagem grande, arxiv 2023, [artigo].
- Um paradigma de fundamentação em duas etapas para modelos de linguagem grande em sistemas de recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- LLMRec: Benchmarking Large Language Models on Recommendation Task, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Recomendações Zero-Shot com modelos de linguagem grande pré-treinados para nudging multimodal, arxiv 2023, [artigo].
- Destilação imediata para recomendação baseada em LLM eficiente, CIKM 2023, [artigo], [código].
- Grandes modelos de linguagem como recomendadores de conversação Zero-Shot, CIKM 2023, [artigo], [código].
- Aproveitando modelos de linguagem grande (LLMs) para capacitar a condensação de conjuntos de dados sem treinamento para recomendação baseada em conteúdo, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendações Zero-Shot com modelos de linguagem grande pré-treinados para nudging multimodal, arxiv 2023, [artigo].
- LlamaRec: Recomendação em dois estágios usando modelos de linguagem grande para classificação, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Grandes modelos de idiomas são recomendadores competitivos quase de inicialização a frio para preferências baseadas em idiomas e itens, Recsys 2023, [artigo].
- CoLLM: Integrando Embeddings Colaborativos em Grandes Modelos de Linguagem para Recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendações baseadas em narrativa aumentada de modelo de linguagem grande, RecSys 2023 Short Paper, [artigo].
- Aproveitando modelos de linguagem grande para recomendação sequencial, RecSys 2023 LBR, [artigo], [código].
- ONCE: Impulsionando a recomendação baseada em conteúdo com modelos de linguagem grande de código aberto e fechado, WSDM 2024, [artigo], [código].
- LLaRA: Alinhando modelos de linguagem grande com recomendadores sequenciais, arxiv 2023, [artigo], [código].
- LLM4Vis: Recomendação de visualização explicável usando ChatGPT, arxiv 2023, [papel], [código].
- E4SRec: Uma solução extensível elegante, eficaz e eficiente de grandes modelos de linguagem para recomendação sequencial, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Adaptando grandes modelos de linguagem integrando semântica colaborativa para recomendação, arxiv 2023, [artigo], [código].
- Aprendizagem de representação com grandes modelos de linguagem para recomendação, WWW 2024, [artigo], [código].
- Recomendação baseada em ataque furtivo a modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo].
- ReLLa: Grandes modelos de linguagem aprimorados para recuperação para compreensão de comportamento sequencial ao longo da vida em recomendação, arxiv 2024, [artigo] [código]
- Wukong: Rumo a uma lei de escala para recomendações em larga escala, arxiv 2024, [artigo]
- Um recomendador sequencial aprimorado de modelo de linguagem grande para recomendação conjunta de vídeos e comentários, arxiv 2024, [artigo] [código]
- Aproveitando modelos de linguagem grande para recomendação sequencial rica em texto, arxiv 2024, [artigo]
- Explorando modelo de linguagem grande para compreensão de dados gráficos em recomendações de empregos on-line, arxiv 2024, [artigo] [código]
- LLMRG: Melhorando recomendações por meio de gráficos de raciocínio de modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- Melhorando a recomendação de empregos por meio de redes generativas adversárias baseadas em LLM, AAAI 2024, [artigo].
- Aprendizagem de hipergrafo multivisualização guiada por LLM para recomendação explicável centrada em humanos, arxiv 2024, [artigo].
- Recomendação sequencial com relações latentes baseada no modelo de linguagem grande, SIGIR 2024, [artigo], [código].
- Recomendação baseada em conhecimento aprimorado de senso comum com modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo] [código]
- Re2LLM: Modelo de linguagem grande de reforço reflexivo para recomendação baseada em sessão, arxiv 2024, [artigo]
- Aprimorando a recomendação baseada em conteúdo por meio do modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- Alinhando modelos de linguagem grande com conhecimento de recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Para onde avançar: generalização zero-shot de LLMs para a próxima recomendação de POI, arxiv 2024, [artigo]
- DRE: Gerando explicações de recomendações alinhando grandes modelos de linguagem em nível de dados, arxiv 2024, [artigo].
- Alinhamento de comportamento: uma nova perspectiva de avaliação de sistemas de recomendação conversacional baseados em LLM, SIGIR 2024, [artigo], [código].
- Desaprendizado exato e eficiente para recomendação baseada em modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo].
- Grandes modelos de linguagem para recomendações de sessões orientadas por intenção, SIGIR 24, [artigo].
- Sistemas de recomendação baseados em aprendizagem por reforço com grandes modelos de linguagem para recompensa estatal e modelagem de ação, SIGIR 24, [artigo].
- Melhorando a recomendação de longo prazo com planejamento de modelo de linguagem grande que pode ser aprendido em dois níveis, SIGIR 24, [artigo].
- LoRec: Modelo de linguagem grande para recomendação sequencial robusta contra ataques de envenenamento, SIGIR 24, [artigo].
- Ajuste fino com eficiência de dados para recomendação baseada em LLM, SIGIR 24, [artigo].
- Rumo ao alinhamento LLM-RecSys com aprendizagem de identificação textual, SIGIR 24, [artigo].
- Quebrando a barreira de comprimento: previsão de CTR aprimorada por LLM em comportamentos textuais longos do usuário, SIGIR 24, [artigo].
- RecGPT: Prompts Generativos Personalizados para Recomendação Sequencial via ChatGPT Training Paradigm, arxiv 2024, [artigo]
- Adaptação eficiente e responsável de modelos de linguagem grande para recomendações robustas Top-k, arxiv 2024, [artigo].
- Grandes modelos de linguagem para recomendação do próximo ponto de interesse, arxiv 2024, [artigo].
- Distillation Matters: Capacitando recomendadores sequenciais para corresponder ao desempenho do modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo].
- Grandes modelos de linguagem como recomendadores de filmes conversacionais: um estudo de usuário, arxiv 2024, [artigo].
- CALRec: Alinhamento Contrastivo de LLMs Generativos para Recomendação Sequencial, arxiv 2024, [artigo].
- Recomendação explicável baseada em modelo de linguagem grande de ajuste fino com recompensa de qualidade explicável, AAAI 2024, [artigo].
- Quebrando a barreira: utilizando grandes modelos de linguagem para sistemas de recomendação industrial por meio de um gráfico de conhecimento inferencial, arxiv 2024, [artigo].
- RDRec: Rationale Destillation for LLM-based Recommendation, ACL 2024 Main (short), [artigo], [código].
- Personalização de prompt reforçada para recomendação com modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo], [código]
- Compreensão semântica e imputação de dados usando modelo de linguagem grande para acelerar o sistema de recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Uma pesquisa sistemática e revisão crítica sobre a avaliação de grandes modelos de linguagem: desafios, limitações e recomendações, arxiv 2024, [artigo]
- LANE: Alinhamento lógico de modelos de linguagem grande sem ajuste e sistemas de recomendação on-line para geração de razões explicáveis, arxiv 2024, [artigo]
- Otimizando a novidade das principais recomendações usando grandes modelos de linguagem e aprendizado por reforço, arxiv 2024, [artigo]
- "Você tem que ser médico, Lin": uma investigação do preconceito baseado em nomes de grandes modelos de linguagem em recomendações de emprego, arxiv 2024, [artigo]
- Classificação multicamadas com grandes modelos de linguagem para recomendação de fontes de notícias, arxiv 2024, [artigo]
- Grandes modelos de linguagem como avaliadores para explicações de recomendações, arxiv 2024, [artigo]
- Codificação semelhante a texto de informações colaborativas em modelos de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Explorando a integração da recuperação do usuário em modelos de linguagem grande para recomendação sequencial entre domínios, arxiv 2024, [artigo]
- XRec: Modelos de linguagem grande para recomendação explicável, arxiv 2024, [[artigo]](XRec: Modelos de linguagem grande para recomendação explicável), [código]
- Recomendação sequencial aprimorada de modelos de linguagem grande para usuários e itens de cauda longa, arxiv 2024, [artigo], [código]
- Modelos de linguagem grande aumentados por recuperação orientados por palavras-chave para recomendações de usuários de inicialização a frio, arxiv 2024, [artigo]
- Recomendação de notícias com descrição de categoria por um modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- Estrutura de aprendizagem e representação consciente do conhecimento com grandes modelos de linguagem para recomendação de conceito, arxiv 2024, [artigo]
- Reindex-Then-Adapt: Melhorando Grandes Modelos de Linguagem para Recomendação Conversacional, arxiv 2024, [artigo]
- EmbSum: Aproveitando as capacidades de resumo de modelos de linguagem grande para recomendações baseadas em conteúdo, arxiv 2024, [artigo]
- DynLLM: Quando modelos de linguagem grande atendem à recomendação de gráfico dinâmico, arxiv 2024, [artigo]
- Recomendação de tópicos de conversação em aconselhamento e psicoterapia com transformador de decisão e modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- OpenP5: Uma plataforma de código aberto para desenvolvimento, treinamento e avaliação de sistemas de recomendação baseados em LLM, Sigir 2024, [artigo], [código]
- LARR: Recomendação de cena em tempo real auxiliada por modelo de linguagem grande com compreensão semântica, [artigo]
- Recomendação baseada em modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- CoRA: Percepção de informações colaborativas por pesos de recomendação de modelos de linguagem grande, [artigo]
- Infusão de conhecimento eficiente e implantável para recomendações de mundo aberto por meio de grandes modelos de linguagem, arxiv 2024, [artigo]
- Aproveitando modelos multimodais de linguagem grande para recomendação sequencial multimodal, arxiv 2024, [artigo]
- Fusão intermodal colaborativa com modelo de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- LLM4DSR: Leveraing Large Language Model for Denoising Sequential Recommendation, arxiv 2024, [artigo]
- Raciocínio de preferência personalizado orientado por revisão com modelos de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Adaptação vitalícia personalizada de baixa classificação de modelos de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Previsão de QoS auxiliada por modelo de linguagem grande para recomendação de serviço, arxiv 2024, [artigo]
- Aprenda vendendo: equipando grandes modelos de linguagem com conhecimento do produto para recomendações baseadas no contexto, arxiv 2024, [artigo]
- Prometheus Chatbot: Modelo colaborativo de linguagem grande do Knowledge Graph para recomendação de componentes de computador, arxiv 2024, [artigo]
- Personalização de prompt reforçada para recomendação com modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- LARR: Recomendação de cena em tempo real auxiliada por modelo de linguagem grande com compreensão semântica, [artigo]
- Recomendação baseada em modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- CoRA: Percepção de informações colaborativas por pesos de recomendação de modelos de linguagem grande, [artigo]
- Infusão de conhecimento eficiente e implantável para recomendações de mundo aberto por meio de grandes modelos de linguagem, arxiv 2024, [artigo]
- Aproveitando modelos multimodais de linguagem grande para recomendação sequencial multimodal, arxiv 2024, [artigo]
- Fusão intermodal colaborativa com modelo de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- LLM4DSR: Leveraing Large Language Model for Denoising Sequential Recommendation, arxiv 2024, [artigo]
- Raciocínio de preferência personalizado orientado por revisão com modelos de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Adaptação vitalícia personalizada de baixa classificação de modelos de linguagem grande para recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Previsão de QoS auxiliada por modelo de linguagem grande para recomendação de serviço, arxiv 2024, [artigo]
- Aprenda vendendo: equipando grandes modelos de linguagem com conhecimento do produto para recomendações baseadas no contexto, arxiv 2024, [artigo]
- Prometheus Chatbot: Modelo colaborativo de linguagem grande do Knowledge Graph para recomendação de componentes de computador, arxiv 2024, [artigo]
- Personalização de prompt reforçada para recomendação com modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- Grandes modelos de linguagem atendem à filtragem colaborativa: um sistema de recomendação eficiente e completo baseado em LLM, KDD 2024, [artigo].
- Modelo de linguagem de item para recomendação conversacional, arxiv 2024, [artigo]
- A-LLMRec: Grandes modelos de linguagem atendem à filtragem colaborativa: um sistema de recomendação eficiente e completo baseado em LLM, KDD 2024, [artigo], [código]
- HierLLM: Modelo hierárquico de linguagem grande para recomendação de perguntas, arxiv 2024, [artigo]
- Preferências do usuário para modelo de linguagem grande versus explicações baseadas em modelos de recomendações de filmes: um estudo piloto, arxiv 2024, [artigo]
- Identificação de amostra rígida aprimorada de modelo de linguagem grande para recomendação de remoção de ruído, [artigo]
- Semântica preservando recomendação de emoji com modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- HLLM: Aprimorando recomendações sequenciais por meio de modelos hierárquicos de linguagem grande para modelagem de itens e usuários, arxiv 2024, [artigo]
- Melhorando o desempenho e a escalabilidade de sistemas de recomendação em larga escala com atenção Jagged Flash, arxiv 2024, [artigo]
- Um método de aprendizagem de representação baseado em prompts para recomendação com modelos de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
- Gerador de incorporação habilitado para modelo de linguagem grande para recomendação sequencial, arxiv 2024, artigo, [código]
- Vieses Cognitivos em Grandes Modelos de Linguagem para Recomendação de Notícias, arxiv 2024, [artigo]
- Inferência eficiente para recomendação generativa baseada em modelo de linguagem grande, arxiv 2024, [artigo]
Agente4Rec
- Quando o agente baseado em modelo de linguagem grande atende à análise do comportamento do usuário: um novo paradigma de simulação de usuário, arxiv 2023, [artigo].
- RecMind: Agente baseado em modelo de linguagem grande para recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Sobre Agentes Geradores em Recomendação, arxiv 2023, [artigo], [código].
- AgentCF: Aprendizagem Colaborativa com Agentes de Linguagem Autônoma para Sistemas de Recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Agente de IA do recomendador: integração de grandes modelos de linguagem para recomendações interativas [link]
- Equilibrando a percepção da informação com o Yin-Yang: modelo de neutralidade da informação baseado em agente para sistemas de recomendação, arxiv 2024, [artigo]
- Emprestando asas de interação para sistemas de recomendação com agentes conversacionais, NeurIPS 2023, [artigo].
- Uma estrutura conceitual para pesquisa e recomendação conversacional: conceituando interações entre agente e humano durante o processo de pesquisa conversacional, arxiv 2024, [artigo].
Aumento do Conhecimento
- Aprimorando Sistemas de Recomendação com Gráficos de Raciocínio de Modelos de Linguagem Grande, arxiv 2023, [artigo].
- Rumo à recomendação de mundo aberto com aumento de conhecimento de modelos de linguagem grande, arxiv 2023, [artigo], [código].
- LLMRec: Modelos de linguagem grande com aumento de gráfico para recomendação, WSDM 2024, [artigo], [código], [blog em chinês].
- Adaptação de conhecimento do modelo de linguagem grande à recomendação para aplicação industrial prática, arxiv 2024, [artigo].
Perspectiva
- Modelos de linguagem como sistemas de recomendação: Avaliações e limitações, NeurIPS Workshop 2021, [artigo].
- Recomendação Generativa: Rumo ao Paradigma do Recomendador da Próxima Geração, arxiv 2023, [artigo].
- O que fazer em seguida para sistemas de recomendação? Modelos de recomendação baseados em ID vs. Modalidade revisitados, SIGIR 2023, [artigo], [código]
- Explorando os limites superiores da filtragem colaborativa baseada em texto usando grandes modelos de linguagem: descobertas e insights, arxiv 2023, [artigo].
- Explorando a aprendizagem por transferência baseada em adaptadores para sistemas de recomendação: estudos empíricos e insights práticos, arxiv 2023, [artigo].
- ChatGPT é um bom recomendador? Um estudo preliminar, arxiv 2023, [artigo].
- Avaliando ChatGPT como um sistema de recomendação: uma abordagem rigorosa, arxiv 2023, [artigo].
- Grandes modelos de idiomas são recomendadores competitivos quase a frio para preferências baseadas em idiomas e itens, RecSys 2023 Short Paper, [artigo].
- O ChatGPT é justo para recomendação? Avaliação da justiça na recomendação do modelo de linguagem grande, RecSys 2023 Short Paper, [artigo], [código].
- Descobrindo as capacidades do ChatGPT em sistemas de recomendação, RecSys 2023 LBR, [artigo], [código].
Aprendizagem de Representação Universal
Repositório Github: "Universal_user_representations para recomendação" [link] .
- Transferência eficiente de parâmetros de comportamentos sequenciais para modelagem e recomendação de usuários, SIGIR 2020, [artigo], [código]
- Uma pessoa, um modelo, um mundo: aprendendo a representação contínua do usuário sem esquecer, SIGIR 2021, [artigo], [código]
- Pré-treinamento de comportamento do usuário independente de ID para recomendação sequencial, CCIR 2022, [artigo].
- Rumo ao aprendizado de representação de sequência universal para sistemas de recomendação, KDD 2022, [artigo], [código].
- TransRec: recomendação transferível de aprendizagem a partir de feedback de mistura de modalidades, arxiv 2022, [artigo].
- Aprendendo representação de itens quantizados por vetores para recomendadores sequenciais transferíveis, WWW 2023, [artigo], [código].
- Representação do usuário One4all para sistemas de recomendação em comércio eletrônico, arvix 2021, [artigo].
- Texto é tudo que você precisa: aprendendo representações de linguagem para recomendação sequencial, KDD 2023, [artigo].
- Modelo colaborativo de linguagem grande para sistemas de recomendação, arvix 2023, [artigo], [código].
Recuperação Generativa
- Uma rede geradora convolucional simples para recomendação do próximo item, WSDM 2018/08, [artigo] [código]
- Dados futuros ajudam no treinamento: modelagem de contextos futuros para recomendação baseada em sessão, WWW 2020/04, [artigo] [código]
- Sistemas de recomendação com recuperação generativa, arvix 2023, [artigo].
- Recomendação Sequencial Gerativa com GPTRec, workshop SIGIR 2023, [artigo].
- Recomendação generativa aprimorada por meio de integração de conteúdo e colaboração, arvix 2024, [artigo].
Modelo de linguagem pré-treinamento e aprendizagem imediata
Artigo de pesquisa: Pré-treinamento, prompt e recomendação: uma pesquisa abrangente de adaptações de paradigma de modelagem de linguagem em sistemas de recomendação, arxiv 2023, [artigo].
- Recomendação como processamento de linguagem (RLP): um pré-treinamento unificado, prompt personalizado e paradigma de previsão (P5), arvix 2022, [artigo], [código].
- Repensando a aprendizagem por reforço para recomendação: uma perspectiva imediata, SIGIR 2022, [artigo].
- M6-Rec: Modelos de linguagem pré-treinados generativos são sistemas de recomendação abertos, arvix 2022, [artigo].
- Prompt personalizado para recomendação sequencial, arvix 2022, [artigo].
- Ajuste de prompt de conhecimento para recomendação sequencial, ACM MM 2023, [artigo], [código].
Conjunto de dados
- Amazon-M2: um conjunto de dados de sessão de compras multilíngue e multilocal para recomendação e geração de texto, arvix 2023, [artigo], [KDD Cup 2023].
- PixelRec: um conjunto de dados de imagens para sistemas de recomendação de benchmarking com pixels brutos, arvix 2023, [artigo], [link].
- NineRec: um conjunto de conjuntos de dados de referência para avaliar recomendações transferíveis, arvix 2023, [artigo], [link].
- Um conjunto de dados de recomendação de microvídeo baseado em conteúdo em escala, arvix 2023, [artigo], [link].
- EEG-SVRec: um conjunto de dados EEG com rótulos de envolvimento afetivo multidimensional do usuário em recomendação de vídeo curto, arxiv, 2024[paper][link]
- MealRec: um conjunto de dados de recomendação de refeições com afiliação de cursos de refeições para personalização e salubridade, arxiv 2024, [artigo].
- MIND Your Language: A Multilingual Dataset for Cross-lingual News Recommendation, SIGIR 2024, [artigo], [link].
