Awesome-LLM4RS-Papers

项目介绍：Awesome LLM4RS-Papers

项目概述

Awesome LLM4RS-Papers 是一个致力于展示和收集有关大型语言模型（LLM）增强推荐系统的研究论文列表的项目。该项目的目标是为研究人员和工程师提供一个全面的资源集合，以帮助他们更好地理解和应用大型语言模型在推荐系统中的作用。项目内容不仅包含提升推荐系统的论文，还包括一些相关领域的研究。

关键词

推荐系统、大型语言模型

参与和贡献

项目欢迎大家提出问题或提交拉取请求（pull request），以不断丰富和更新项目内容。无论您是学术研究人员还是工程实践者，这都是一个可以共同成长和分享的平台。

研究综述

项目中包括了一系列关于大型语言模型在推荐系统中应用的综述性论文。例如：

• 《探讨大型语言模型对推荐系统的影响：一项广泛的综述》发表在arxiv 2024。该论文详细分析了LLM对推荐系统的各种潜在影响。
• 《LLM在推荐系统中的应用综述》，发表在arxiv 2023，为大家提供了广泛的视角，帮助读者了解LLM在推荐中的实际应用。

这些综述论文为读者提供了一个全面的背景知识，从而更好地理解当前研究的趋势和未来的发展方向。

论文列表

项目中还收录了大量具体的研究论文，如：

• 《Chat-REC：旨在实现交互和可解释的大型语言模型增强推荐系统》，发表于arxiv 2023，侧重于如何让推荐系统更具交互性和解释性。
• 《GPT4Rec：用于个性化推荐和用户兴趣解释的生成型框架》，同样发表于arxiv 2023，探讨了利用生成模型来解析用户兴趣的可能性。

这些论文涵盖了从技术实现到实际应用的广泛主题，提供了丰富的知识资源。

研究方向

• Agent4Rec： 该模块探讨如何通过大型语言模型来增强用户行为分析，特别是在人机交互方面，如《RecMind: 大型语言模型驱动的推荐代理》论文。
• 知识增强： 在这一领域，项目收集了不少结合知识图谱和大型语言模型的研究。例如，《在推荐系统中使用知识扩展的大型语言模型》。
• 视角： 探讨了大型语言模型作为推荐系统的潜力和局限性。这些研究为项目提供了思考的广度和深度，如《大语言模型作为推荐系统：评估与限制》。

通用表示学习与生成检索

项目也关注通用用户表示学习与生成检索技术，如在《通用用户表示学习的前沿》中探讨如何通过大型语言模型实现跨域推荐。

预训练语言模型与提示学习

在这个细分领域，项目综述和整合了预训练和提示学习在推荐系统中的应用，为研究人员提供重要的理论支持。

数据集

项目还提供了各种开放的数据集链接和描述，如Amazon-M2多语言多地区购物数据集，为从事模型训练的研究人员提供丰富的数据支持。

以上是Awesome LLM4RS-Papers项目的详细介绍，希望能够帮助您更好地理解和应用大型语言模型在推荐系统中的强大能力。该项目的丰富内容为学术研究和实际应用提供了广阔的视角和深入的见解。欢迎您加入我们，共同探索这一领域的无限可能！