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对话式推荐系统
Beyond Persuasion: Towards Conversational Recommender System with
Credible Explanations
发表：2024/9/22
基于大语言模型的推荐系统生成式推荐系统可信解释生成对话式推荐系统
本文针对当前基于大型语言模型的对话推荐系统在说服用户时生成不可信解释的问题，提出PCCRS方法。该方法通过可信度感知说服策略指导解释生成，并结合事后自我反思逐步优化，显著提升了解释的可信性与推荐准确性。
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CARE: Contextual Adaptation of Recommenders for LLM-based Conversational
Recommendation
发表：2025/8/19
基于大语言模型的推荐系统对话式推荐系统上下文感知推荐系统实体级推荐增强推荐系统重排名
CARE框架通过将外部推荐系统作为领域专家集成，与大型语言模型协同工作，实现对话推荐中的上下文适应。该方法弥补了传统LLM零/少样本推荐的领域适应不足及协同关系忽视，显著提升推荐准确性和多样性。
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