PromptMM是一种使用多模态知识蒸馏的在线购物推荐系统，可以改善像亚马逊和TikTok这样的平台上的推荐系统。它通过从各种内容类型（视觉、文本或声音）中蒸馏出重要特征，来解决用户偏好的不准确性，并简化系统，以防...

PAP-REC提出了一种自动创建个性化提示的推荐语言模型的方法，增强了它们的效率和效果。该方法基于用户的历史行为和偏好，并且能够自动识别关键字和短语，以生成更准确的推荐。同时，该方法能够在不增加额外计算成本...

该项目介绍了MAcro Recommendation Graph（MAG）和Macro Graph Neural Networks（MacGNN），这些方法通过将相似的行为模式分组为宏节点来解决图神经网络的计算复杂性，从而显着减少了节点数。MAG和MacGNN能够有效地...

近日，技术领域的新闻人士表示，TechGPT-2.0在知识图谱构建中的应用取得了重大进展。该项目专注于命名实体识别和关系三元组提取，为大型语言模型的特定任务增添了新的功能。该项目的成功也标志着中国开源人工智能社...

推荐系统被认为是用户个性化体验的关键，但是，一个新的研究表明了推荐系统面临的潜在风险。毒化攻击是一种恶意数据注入攻击，旨在操纵推荐结果。这篇综述提供了对毒化攻击的深入研究。

CoWPiRec是一种新的推荐算法，将协同过滤信息与基于文本的物品表示相结合，通过使用单词图来描述物品交互，该方法在各种推荐场景中均表现出优秀性能，特别是解决冷启动问题。在实验中，该方法显著提高了推荐系统的精...

近日，研究人员提出了一种名为CLLM4Rec的全新方法，该方法通过高级预训练和新型语言嵌入，将大型语言模型与基于ID的系统相结合，提高了推荐精度。研究人员表示，CLLM4Rec的核心在于将大型语言模型与基于ID的系统相结...

该项目介绍了RLMRec，一个将LLMs与推荐系统相结合的框架，捕捉用户行为和偏好的更深层含义，提高推荐的质量。