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E4SRec：大规模语言模型在序列推荐中的优雅有效高效可扩展解决方案
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内容提要
本文介绍了一种新的序列推荐策略LANCER，利用预训练语言模型提高了语义理解能力，生成更人性化的个性化推荐。实验证明该方法有效，并提供了有价值的模型影响见解。实验代码公开可用。
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关键要点
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提出了一种新的序列推荐策略LANCER
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LANCER利用预训练语言模型提高语义理解能力
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该策略弥补了先前序列建模方法对上下文信息的不足
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在推荐系统中生成更加人性化的个性化推荐
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实验证明该方法在多个基准数据集上有效
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提供了模型在序列推荐任务中的有价值见解
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实验代码公开可用
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