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ELMRec：增强LLM推荐模型高阶交互感知

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报道摘要

针对现有 LLM 推荐方法忽视或难以建模用户-物品高阶交互的问题，研究者提出 ELMRec，通过增强 whole-word embeddings 让 LLM 无需图预训练即可理解图结构交互，并针对 LLM 更依赖用户早期交互而非近期交互的现象加入重排序方案。ELMRec 在直接推荐和序列推荐上均优于 SOTA 方法，该论文已被 EMNLP 2024 Main 接收。

摘自 arXiv cs.CL

最新进展10月7日 12:00

ELMRec：增强 LLM 推荐模型的高阶交互感知

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月7日

12:00
arXiv cs.CL
ELMRec：增强 LLM 推荐模型的高阶交互感知
针对现有 LLM 推荐方法忽视或难以建模用户-物品高阶交互的问题，研究者提出 ELMRec，通过增强 whole-word embeddings 让 LLM 无需图预训练即可理解图结构交互，并针对 LLM 更依赖用户早期交互而非近期交互的现象加入重排序方案。ELMRec 在直接推荐和序列推荐上均优于 SOTA 方法，该论文已被 EMNLP 2024 Main 接收。

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