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-
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关注我们,一起学习标题: Coarse-to-fine Dynamic Uplift Modeling for Real-time Video Recommendation地址:https://arxiv.org/pdf/2410.16755公司吗,学校:快手,清华导读
=======本文主要是快手在视频推荐场景中,采用uplift建模。主要面临两个主要挑战:1)treatment的设计和利用,2
关注我们,一起学习标题: Coarse-to-fine Dynamic Uplift Modeling for Real-time Video Recommendation地址:https://arxiv.org/pdf/2410.16755公司吗,学校:快手,清华导读
=======本文主要是快手在视频推荐场景中,采用uplift建模。主要面临两个主要挑战:1)treatment的设计和利用,2
关注我们,一起学习标题:Touch the Core: Exploring Task Dependence Among Hybrid Targets for Recommendation论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3640457.3688101会议:RecSys 2024公司,学校:腾讯,麦吉尔大学随着用户行为的复杂化,在线推荐更加注重如何触达与
关注我们,一起学习标题: DIIT: A Domain-Invariant Information Transfer Method for Industrial Cross-Domain Recommendation地址:https://arxiv.org/pdf/2410.10835公司:OPPO导读
=======本文主要针对跨域推荐提出对应的解决方法,现有的大分部方法都假设了一个理想的静态条
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=======近年来,随着大型语言模型(LLMs)的迅速发展,研究人员对如何将这些模型用于增强推荐系统(RSs)表现出极大兴趣。当前有两种主要方法来利用LLM改进推荐系统:一是直接将LLM作为推荐系统,二是利用LLM生成特征来增强推荐系统。LLM as Recommender Systems :这类方法包括直接提示LLM进行推荐,或者通过微调LLM使其专门用于推荐任务。尽管