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Improving the Interpretability and Performance of Large Language Models for Sequential Recommendation via Guided Embedding Refinement

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内容提要

本研究提出了一种引导嵌入优化方法，以提高大语言模型在序列推荐中的可解释性和性能。通过增强基础推荐系统的嵌入，该方法显著提升了推荐效果，提升幅度达到10%到50%。

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标签

models performance 可解释性 大语言模型 序列推荐 引导嵌入优化 推荐效果
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