Awesome-LLM4RS-Papers
这是一个关于大型语言模型增强推荐系统的论文列表。它还包含了一些相关的研究。
关键词: 推荐系统, 大型语言模型
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调查
- 探索大型语言模型对推荐系统的影响:广泛的回顾, arxiv 2024, [论文].
- 关于推荐的大型语言模型的调查, arxiv 2023, [论文].
- 推荐系统如何从大型语言模型中受益:一项调查, arxiv 2023, [论文].
- 大型语言模型(LLMs)时代的推荐系统, arxiv 2023, [论文].
论文列表
- Chat-REC: 迈向互动和可解释的LLM增强推荐系统,arxiv 2023,[论文]。
- GPT4Rec: 一个生成框架用于个性化推荐和用户兴趣解释,arxiv 2023,[论文]。
- TALLRec: 一个有效且高效的调优框架,用于将大型语言模型与推荐对齐,RecSys 2023短文,[论文],[代码]。
- 使用差分隐私大型语言模型的合成查询生成的隐私保护推荐系统,arxiv 2023,[论文]。
- 作为指令跟随的推荐:一个由大型语言模型赋能的推荐方法,arxiv 2023,[论文]。
- 初步探索LLM驱动的生成性新闻推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 人工通用推荐系统的火花(AGR):ChatGPT的早期实验,arxiv 2023,[论文]。
- 使用大型预训练语言模型的零样本下一项推荐,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- LLMs是否理解用户偏好?在用户评分预测上评估LLMs,arxiv 2023,[论文]。
- 大型语言模型是推荐系统的零样本排序器,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- 在对话推荐系统中利用大型语言模型,arxiv 2023,[论文]。
- 在大型语言模型时代重新思考对话推荐的评估,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- PALR: 用于推荐的个性化感知LLMs,arxiv 2023,[论文]。
- 在个性化方面提取推荐的提示调优大型语言模型,arxiv 2023,[论文]。
- ChatGPT在新闻推荐中的初步研究:个性化、提供者公平性、假新闻,arxiv 2023,[论文]。
- 用于生成性推荐的大型语言模型,arxiv 2023,[论文]。
- GenRec: 用于生成性推荐的大型语言模型,arxiv 2023,[论文]。
- 使用大型语言模型生成的工作推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 在在线工作推荐中探索大型语言模型在图数据理解中的应用,arxiv 2023,[论文]。
- LLM-Rec: 通过提示大型语言模型实现个性化推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 在推荐系统中为大型语言模型提供双步骤基础范式,arxiv 2023,[论文]。
- LLMRec: 基准测试推荐任务中的大型语言模型,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- 使用预训练大型语言模型进行多模态劝导的零样本推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 为高效的LLM推荐系统进行提示蒸馏,CIKM 2023,[论文],[代码]。
- 大型语言模型作为零样本对话推荐系统,CIKM 2023,[论文],[代码]。
- 利用大型语言模型(LLMs)增强训练自由的数据集压缩以进行基于内容的推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 使用预训练大型语言模型进行多模态劝导的零样本推荐,arxiv 2023,[论文]。
- LlamaRec: 使用大型语言模型进行排序的两阶段推荐,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- 大型语言模型在语言和项目偏好上的冷启动推荐中具有竞争力,Recsys 2023,[论文]。
- CoLLM: 将协同嵌入集成到大型语言模型中以进行推荐,arxiv 2023,[论文]。
- 增强叙述驱动推荐的大型语言模型,RecSys 2023短文,[论文]。
- 在顺序推荐中利用大型语言模型,RecSys 2023 LBR,[论文],[代码]。
- ONCE: 使用开源和闭源大型语言模型提升基于内容的推荐,WSDM 2024,[论文],[代码]。
- LLaRA: 通过顺序推荐系统对齐大型语言模型,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- LLM4Vis: 使用ChatGPT进行可解释的可视化推荐,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- E4SRec: 一种优雅、有效、高效、可扩展的顺序推荐大型语言模型解决方案,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- 通过集成协同语义进行推荐的大型语言模型适配,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- 用于推荐的大型语言模型表征学习,WWW 2024,[论文],[代码]。
- 对基于大型语言模型的推荐系统进行隐秘攻击,arxiv 2024,[论文]。
- ReLLa: 用于推荐中终身顺序行为理解的检索增强大型语言模型,arxiv 2024,[论文],[代码]。
- Wukong: 迈向大规模推荐的缩放法则,arxiv 202
- DRE: 通过在数据层面对齐大型语言模型生成推荐解释,arxiv 2024,[论文]。
- 行为对齐:一种评估基于大型语言模型的对话推荐系统的新视角,SIGIR 2024,[论文],[代码]。
- 面向大型语言模型推荐的精确且高效的忘却,arxiv 2024,[论文]。
- 用于意图驱动会话推荐的大型语言模型,SIGIR 24,[论文]。
- 基于强化学习的大型语言模型状态奖励与行动建模的推荐系统,SIGIR 24,[论文]。
- 通过双层可学习的大型语言模型规划增强长期推荐,SIGIR 24,[论文]。
- LoRec: 大型语言模型应对投毒攻击的鲁棒顺序推荐,SIGIR 24,[论文]。
- 面向基于大型语言模型推荐的数据高效微调,SIGIR 24,[论文]。
- 通过文本ID学习实现大型语言模型推荐系统对齐,SIGIR 24,[论文]。
- 打破长度障碍:在长文本用户行为中使用大型语言模型增强的点击率预测,SIGIR 24,[论文]。
- RecGPT: 通过ChatGPT训练范式进行个性化提示生成的顺序推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 面向鲁棒Top-k推荐的大型语言模型的高效和负责任的适应,arxiv 2024,[论文]。
- 用于下一兴趣点推荐的大型语言模型,arxiv 2024,[论文]。
- 蒸馏很重要:使顺序推荐器匹配大型语言模型性能,arxiv 2024,[论文]。
- 大型语言模型作为对话电影推荐器:用户研究,arxiv 2024,[论文]。
- CALRec: 通过对比对齐生成型大型语言模型的顺序推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 通过解释质量奖励微调基于大型语言模型的可解释推荐,AAAI 2024,[论文]。
- 打破障碍:通过推理知识图谱利用大型语言模型进行工业推荐系统,arxiv 2024,[论文]。
- RDRec: 基于大型语言模型推荐的推理蒸馏,ACL 2024 Main(short),[论文],[代码]。
- 通过强化提示个性化进行基于大型语言模型的推荐,arxiv 2024,[论文],[代码]。
- 使用大型语言模型进行语义理解和数据插补以加速推荐系统,arxiv 2024,[论文]。
- 对大型语言模型评价的系统性调查和批判性评论:挑战、局限和建议,arxiv 2024,[论文]。
- LANE: 非调优大型语言模型与在线推荐系统的逻辑对齐以生成可解释推理,arxiv 2024,[论文]。
- 使用大型语言模型和强化学习优化Top-k推荐的新颖性,arxiv 2024,[论文]。
- “你得当个医生,林”:关于大型语言模型在就业推荐中基于名字的偏见调查,arxiv 2024,[论文]。
- 使用大型语言模型进行多层排名的新闻来源推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 大型语言模型作为推荐解释的评估者,arxiv 2024,[论文]。
- 大型语言模型中的协作信息文本编码推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 探索用户检索集成以实现跨领域顺序推荐的大型语言模型,arxiv 2024,[论文]。
- XRec: 用于可解释推荐的大型语言模型,arxiv 2024,[[论文]](XRec: Large Language Models for Explainable Recommendation),[代码]。
- 面向长尾用户和项目的增强型顺序推荐的大型语言模型,arxiv 2024,[论文],[代码]。
- 面向冷启动用户推荐的关键词驱动检索增强大型语言模型,arxiv 2024,[论文]。
- 用大型语言模型的类别描述进行新闻推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 使用大型语言模型学习结构与知识感知表示的概念推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 重索引再适应:改进大型语言模型的对话推荐,arxiv 2024,[论文]。
- EmbSum: 利用大型语言模型的摘要能力进行基于内容的推荐,arxiv 2024,[论文]。
- DynLLM: 当大型语言模型遇上动态图推荐,arxiv 2024,[论文]。
- 决策转换器与大型语言模型在咨询与心理治疗中的对话话题推荐,arxiv 2024,[论文]。
- OpenP5: 用于开发、训练和评估基于大型语言模型的推荐系统的开源平台,SIGIR 2024,[论文],[代码]。
推荐代理
- 当基于大型语言模型的代理遇见用户行为分析:一种新的用户模拟范式,arxiv 2023,[论文]。
- RecMind:大型语言模型驱动的推荐代理,arxiv 2023,[论文]。
- 关于推荐中的生成性代理,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- AgentCF:用于推荐系统的自主语言代理的协作学习,arxiv 2023,[论文]。
- 推荐AI代理:整合大型语言模型以实现交互式推荐,[链接]。
- 阴阳平衡信息感知:基于代理的信息中立性模型在推荐系统中的应用,arxiv 2024,[论文]。
- 通过会话代理为推荐系统赋予互动能力,NeurIPS 2023,[论文]。
- 会话搜索和推荐的概念框架:概念化代理-人类互动在会话搜索过程中的应用,arxiv 2024,[论文]。
知识增强
- 使用大型语言模型推理图增强推荐系统,arxiv 2023,[论文]。
- 通过大型语言模型的知识增强实现开放世界推荐,arxiv 2023,[论文],[代码]。
- LLMRec:结合图增强的大型语言模型用于推荐,WSDM 2024,[论文],[代码],[中文博客]。
- 从大型语言模型到推荐的知识适应,面向实际工业应用,arxiv 2024,[论文]。
视角
- 语言模型作为推荐系统:评估与局限,NeurIPS Workshop 2021,[论文]。
- 生成性推荐:迈向下一代推荐范式,arxiv 2023,[论文]。
- 推荐系统的下一步该往哪里走?基于ID和模态的推荐模型再探,SIGIR 2023,[论文],[代码]。
- 探索使用大型语言模型的文本协同过滤的极限:发现与见解,arxiv 2023,[论文]。
- 探索基于适配器的迁移学习在推荐系统中的应用:实证研究与实践见解,arxiv 2023,[论文]。
- ChatGPT 是一个好的推荐系统吗?初步研究,arxiv 2023,[论文]。
- 评估 ChatGPT 作为推荐系统:严谨的方法,arxiv 2023,[论文]。
- 大型语言模型在冷启动推荐中的竞争力:语言与物品偏好,RecSys 2023 短论文,[论文]。
- ChatGPT 的推荐系统公平性如何?评估大型语言模型推荐中的公平性,RecSys 2023 短论文,[论文],[代码]。
- 揭示 ChatGPT 在推荐系统中的能力,RecSys 2023 LBR,[论文],[代码]。
通用表示学习
Github 仓库:"Universal_user_representations for recommendation" [链接]。
- 从序列行为进行用户建模和推荐的参数高效迁移,SIGIR 2020,[论文],[代码]。
- 一人一模型一世界:学习不会遗忘的持续用户表示,SIGIR 2021,[论文],[代码]。
- ID无关的用户行为预训练用于序列推荐,CCIR 2022,[论文]。
- 迈向通用序列表示学习用于推荐系统,KDD 2022,[论文],[代码]。
- TransRec:从多模态反馈中学习可迁移推荐,arxiv 2022,[论文]。
- 学习矢量量化的物品表示用于可迁移序列推荐,WWW 2023,[论文],[代码]。
- 一款适用于电商推荐系统的一体化用户表示,arxiv 2021,[论文]。
- 文本即一切:学习语言表示用于序列推荐,KDD 2023,[论文]。
- 协作大型语言模型用于推荐系统,arxiv 2023,[论文],[代码]。
生成性检索
- 用于下一个物品推荐的简单卷积生成网络,WSDM 2018/08,[论文],[代码]。
- 未来数据帮助训练:为基于会话的推荐建模未来情境,WWW 2020/04,[论文],[代码]。
- 带有生成性检索的推荐系统,arxiv 2023,[论文]。
- 使用 GPTRec 进行生成性序列推荐,SIGIR 2023 研讨会,[论文]。
- 通过内容与协作整合增强生成性推荐,arxiv 2024,[论文]。
预训练语言模型与提示学习
综述文章:预训练,提示与推荐:语言模型范式在推荐系统中的全面综述,arxiv 2023,[论文]。