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Difficult Sample Identification Enhanced by Large Language Models for Denoising Recommendations

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内容提要

本研究提出了一种大型语言模型增强的困难样本去噪框架（LLMHD），用于解决传统推荐系统中的噪声问题。通过构建基于LLM的评分器来评估用户偏好与项目之间的语义一致性，优化样本识别过程，实验结果表明该方法在去噪推荐中的有效性显著提升。

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标签

models 传统推荐系统 噪声问题 困难样本去噪框架 大型语言模型增强 语义一致性
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