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大语言模型应用
RecUserSim: A Realistic and Diverse User Simulator for Evaluating Conversational Recommender Systems
发表：2025/6/25
对话式推荐系统评估用户模拟器大语言模型应用个性化推荐系统多轮交互
本文提出了RecUserSim，一种基于大型语言模型的用户模拟器，专为评估对话推荐系统设计。RecUserSim通过配置文件模块、记忆模块及行动模块，实现了更加真实和多样化的用户模拟，同时具备明确的评估机制。实验结果显示其在对话生成和评估一致性方面优于现有方法。
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FineRec:Exploring Fine-grained Sequential Recommendation
发表：2024/4/20
细粒度序列推荐属性-意见对提取用户-物品图多样性感知卷积操作大语言模型应用
本文提出了FineRec框架，旨在通过用户评论中的属性意见对，细致地处理序列推荐。通过大语言模型提取属性意见对，并构建特定用户意见物品图，结合多样性感知卷积操作，优化表达学习。实验结果显示其效能显著优于现有方法。
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