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English(EN) Generate to Explore, Select to Exploit: Aligning LLM-based Headline Generation with Personalized Recommendation

新的GESE框架增强了LLM标题生成在个性化推荐中的应用

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一个名为GESE（生成以探索，选择以利用）的新框架已被开发出来，用于改进个性化推荐的标题生成。该方法将过程分为两个阶段：首先，LLM生成多样化的候选标题集，以覆盖广泛的用户兴趣；其次，选择器根据实时用户信号选择最佳标题。GESE部署在一个拥有超过1亿日活跃用户平台上，与现有方法相比，在点击率和停留时间方面均显示出显著的改进。 AI

影响 该框架可以通过提供更具针对性的内容来提高推荐系统中用户的参与度。

排序理由 这是一篇详细介绍基于LLM的标题生成新框架的研究论文。

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新的GESE框架增强了LLM标题生成在个性化推荐中的应用

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这是一篇详细介绍基于LLM的标题生成新框架的研究论文。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yi Chen, Rufeng Cheng, Qiang Xie, Tao Li ·

    生成以探索，选择以利用：基于LLM的标题生成与个性化推荐对齐

    arXiv:2609.15094v1 Announce Type: cross Abstract: In industrial recommendation feeds, presenting a static headline for an item often fails to satisfy the diverse, multimodal interests of the user population, particularly suppressing the needs of long-tail audiences. While Large L…

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Tao Li ·

    生成以探索，选择以利用：基于LLM的标题生成与个性化推荐的对齐

    In industrial recommendation feeds, presenting a static headline for an item often fails to satisfy the diverse, multimodal interests of the user population, particularly suppressing the needs of long-tail audiences. While Large Language Models (LLMs) have been integrated into re…

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