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LLMRank

大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战

LLMRank项目聚焦大语言模型在推荐系统排序中的潜力。研究采用指令跟随方法,将用户行为历史和候选项整合到自然语言模板中。实验结果显示,大语言模型具备强大的零样本排序能力,但在处理用户历史顺序信息时面临挑战。通过设计特定提示策略,可有效提升排序表现。此外,项目还深入分析了排序过程中的偏见问题,并提出了相应的解决方案。

LLM4RS - 将ChatGPT应用于推荐系统的实证研究
ChatGPTGithub大语言模型实验分析开源项目排序策略推荐系统
LLM4RS项目从信息检索角度评估了ChatGPT在推荐系统中的表现。研究对比了点式、配对式和列表式排序方法,发现ChatGPT在多个领域数据集上表现突出,其中列表式排序在成本和性能间达到最佳平衡。项目还探讨了ChatGPT解决冷启动问题和提供可解释推荐的潜力。LLM4RS提供了全面的评估框架、数据集和实验结果,为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了重要参考。
LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述
该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
metarank - 实时个性化搜索和推荐服务,优化CTR和用户体验
GithubMetarank个性化开源开源项目排序服务推荐系统
Metarank是一个开源排名服务,帮助构建个性化的语义/神经搜索和推荐系统。通过整合点击和购买等客户信号,该服务可以优化搜索结果和推荐内容,实现最大化CTR。其快速性能支持大规模结果集的重新排序,并提供开箱即用的排名信号计算,节省开发时间。与多种流处理系统集成,Metarank能处理大量RPS,支持横向扩展。另外,用户可以使用LLM,在搜索查询中理解其真实含义,提供更智能的搜索解决方案。
RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序
GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序
RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略,解决了长文本排序问题。实验表明,这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术,将大语言模型能力迁移到小型模型,提高了实用性。
RLMRec - 融合大语言模型的推荐系统表示学习框架
GithubRLMRec协同过滤大语言模型开源项目推荐系统表示学习
RLMRec是一个模型无关的推荐系统框架,利用大语言模型增强表示学习。该框架整合表示学习与大语言模型,深入捕捉用户行为和偏好的语义特征。RLMRec引入辅助文本信息,构建大语言模型支持的用户和物品画像,并通过跨视图对齐方法整合语义空间和协同关系信号。在多个公开数据集的评估中,RLMRec展现出显著的性能提升。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 (LLM) 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点,提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态,举行定期论文评述,旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
RecAI - 衔接大语言模型和推荐系统
AI代理GithubLLM4RecRecAI开源项目推荐系统深度学习
RecAI 项目旨在通过整合大规模语言模型 (LLMs) 开发更先进的推荐系统,主要提升交互性、可解释性和控制性。项目研究了多种技术,包括推荐 AI 代理、个性化提示、语言模型微调、模型解释器和评价系统。目标是通过全面的方法,解决 LLM4Rec 在实际应用中的需求,打造更加智能和可信赖的推荐系统。
LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展
AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练
LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外,项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用,为研究和实践提供了丰富的资源。
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