CPGRec+

新框架CPGRec+利用LLM和GNN增强游戏推荐

研究人员开发了CPGRec+，一个增强的个性化视频游戏推荐框架，解决了现有图神经网络（GNN）模型的局限性。该新框架包含一个偏好信息边重加权（PER）模块，以更好地区分重要的玩家互动；以及一个偏好信息表示生成（PRG）模块，该模块利用大型语言模型（LLM）生成情境化描述。在Steam数据集上进行的实验表明，CPGRec+在推荐的准确性和多样性方面均优于最先进的模型。