探索大型语言模型对推荐系统的影响：一项广泛综述
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2024-03-20 v3 人工智能
摘要
本文强调了大型语言模型 (LLM) 在重塑推荐系统中的重要性，将其价值归因于传统推荐系统所缺乏的独特推理能力。与缺乏直接用户交互数据的传统系统不同，LLM 在推荐项目方面表现出卓越的能力，展示了其在理解语言复杂性方面的熟练程度。这标志着推荐领域的一个根本性范式转变。在动态的研究环境中，研究人员积极利用 LLM 的语言理解和生成能力来重新定义推荐任务的基础。该研究深入探讨了 LLM 在推荐框架内的固有优势，包括细微的上下文理解、跨不同领域的无缝过渡、采用统一方法、利用共享数据存储的整体学习策略、透明决策和迭代改进。尽管具有变革潜力，但挑战依然存在，包括对输入提示的敏感性、偶尔的误解以及不可预测的推荐，这需要 LLM 驱动的推荐系统不断改进和演化。
引用
@article{arxiv.2402.18590,
title = {Exploring the Impact of Large Language Models on Recommender Systems: An Extensive Review},
author = {Arpita Vats and Vinija Jain and Rahul Raja and Aman Chadha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18590},
year = {2024}
}