分享数据挖掘，机器学习，推荐系统等知识和学习笔记

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©作者｜ 任瑞阳王禹淏 吴诚颢‍‍机构｜中国人民大学https://arxiv.org/abs/2501.13381这篇论文试图解决的问题是大型语言模型（LLMs）在多智能体系统中的“从众行为”（conformity）现象及其潜在影响。具体来说，研究聚焦于以下几个方面：从众行为的存在性：研究大型语言模型在多智能体协作环境中是否会表现出从众行为，即是否会因为其他智能体的意见而改变自己的判断。影响从众

今天跟大家分享一篇WWW 2025 Industry Track来自香港城市大学和华为诺亚提出的一种新型表格数据合成模型 SampleLLM。它结合了LLM和重要性采样方法，以生成具有丰富语义信息，同时和原数据分布近似的合成数据。

想用好DeepSeek，我们得先知道它厉害在哪里。

本次AAAI2025共包含大概65篇推荐系统论文

今天跟大家分享一篇来自于吉林大学、香港城市大学、快手科技、西安交通大学在AAAI 2025联合发表的基于LLM的推荐系统用户模拟器。

职位名称：快手国际化广告算法实习生团队介绍：快手国际化广告算法团队致力于在广告领域持续创新。我们已经成功落地了生成式推荐、因果纠偏推荐和强化学习等模型，目前我们的广告业务还在快速增长，需要更多优秀的同学加入。职位描述：1、参与机器学习、深度学习、强化学习和运筹优化等方向的优化工作，提高广告点击率、留存率和用户停留时长等核心指标。。2、推动推荐系统范式的革新，探索生成式推荐、序列推荐和决策、长期因果

中文书籍大语言模型LARGE LANGUAGE MODEL高等教育出版社你是否读过大语言模型综述文章A Survey of Large Language Models？这是学术界首篇系统介绍大语言模型技术的综述性文章，成为了很多人入门大模型的必读论文，目前引用次数已经突破3700次，获得了学术界的广泛关注。其中绘制的模型演进图、技术统计表被广泛传播、使用。为了进一步推动我国大模型技术的发展，该综述

关注我们，一起学习论文标题：Instructing and Prompting Large Language Models for Explainable Cross-domain Recommendations论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3640457.3688137本文利用大语言模型(LLM)为用户提供可解释的跨域推荐(CDR, cross-

该工作利用了语义相似度以及itemcf的思想来进行大模型推荐