基于大语言模型预测电影热度
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2025-05-06 v1 计算与语言
摘要
内容推荐中的冷启动问题仍是持续关键挑战。本文聚焦于解决大型娱乐平台上电影的冷启动问题。我们的主要目标是利用大语言模型（LLM）从电影元数据预测冷启动电影的流行度。该方法可集成到个性化管道中的检索系统中，亦可作为编辑团队工具，以确保对可能被传统或算法性解决方案忽略的潜在热门电影进行公平推广。我们研究的结果表明，该方法在与既定基准以及我们自主开发的方案进行比较时，效果显著优于后者。
引用
@article{arxiv.2505.02693,
title = {Predicting Movie Hits Before They Happen with LLMs},
author = {Shaghayegh Agah and Yejin Kim and Neeraj Sharma and Mayur Nankani and Kevin Foley and H. Howie Huang and Sardar Hamidian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.02693},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ACM UMAP 2025 Industry Track