Awesome-LLM-for-RecSys学习资料汇总 - 大语言模型在推荐系统中的应用

Awesome-LLM-for-RecSys项目简介

Awesome-LLM-for-RecSys是一个收集和整理大语言模型(LLM)在推荐系统中应用的相关论文和资源的开源项目。该项目由CHIANGEL在GitHub上维护,目前已收录了200多篇相关论文,是该领域最全面的资源汇总之一。

主要内容

该项目主要包含以下几个部分:

1. 论文列表:按时间顺序整理了大量LLM与推荐系统结合的相关论文,涵盖了从2023年至今的最新研究成果。

2. 代码实现:收集了部分论文的开源代码实现,方便研究者复现和进一步研究。

3. 综述论文:项目维护者撰写的综述论文《How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey》,全面总结了该领域的研究现状。

4. 相关资源:包括数据集、评测指标、相关项目等辅助资源。

如何使用

1. 访问项目GitHub页面:https://github.com/CHIANGEL/Awesome-LLM-for-RecSys

2. 阅读README.md文件,了解项目整体结构和内容。

3. 浏览papers目录下的论文列表,查找感兴趣的研究方向和论文。

4. 在code目录下寻找相关论文的代码实现。

5. 阅读survey目录下的综述论文,快速了解领域概况。

6. 关注项目更新,及时获取最新研究进展。

研究热点

根据收录的论文,目前LLM在推荐系统中的主要应用方向包括:

• 基于LLM的特征工程
• LLM作为推荐模型的编码器
• 利用LLM进行打分和排序
• LLM辅助用户交互
• LLM作为推荐流程的控制器

总结

Awesome-LLM-for-RecSys项目为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了宝贵的学习资源。无论是刚接触该领域的新手,还是已有研究基础的专家,都可以从中获益。随着LLM技术的快速发展,该项目将持续更新,帮助研究者们紧跟前沿进展。

如果您对LLM与推荐系统的结合感兴趣,不妨关注并参与到这个开源项目中来,共同推动这一新兴研究方向的发展。