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English(EN) DuoLM: Fast and Effective Personalized Recommendation with Language Models

大型语言模型增强推荐系统，实现跨领域和个性化建议 · 跟踪 2 个来源

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

两篇新研究论文探讨了使用大型语言模型（LLMs）改进推荐系统。第一篇论文 PerCDR，通过使用 LLM 推断的个性来指导用户行为建模，专注于跨领域顺序推荐。第二篇论文 DuoLM，通过将一个紧凑的推荐模型与一个高效的 LLM 服务运行时集成，引入了一个用于快速有效个性化推荐的框架，实现了比现有方法高得多的吞吐量。 AI

影响 这些论文提出了使用 LLM 改进推荐系统效率和准确性的新颖方法，有可能带来更好的用户体验和更有效的内容交付。

排序理由 在 arXiv 上发表的两篇学术论文，详细介绍了在推荐系统中使用 LLM 的新方法。

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在 arXiv 上发表的两篇学术论文，详细介绍了在推荐系统中使用 LLM 的新方法。
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报道来源 [2]

  1. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Han Yu ·

    当语义不足时：使用大型语言模型进行基于个性的跨领域顺序推荐

    Cross-domain sequential recommendation (CDSR) alleviates data sparsity by transferring user behaviors across domains. Recent advances increasingly leverage large language models (LLMs) to bridge domains through global item semantics. However, this paradigm is inherently limited b…

  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Jeff Liang ·

    DuoLM：利用语言模型实现快速有效的个性化推荐

    Language models can make personalized recommendations from rich item content, user history, and feedback. However, evaluating many candidates with full-text inputs incurs substantial online computation and limits serving throughput. We introduce DuoLM, a framework for fast and ef…

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