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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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关键要点
- 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。
- 该方法通过增强基础推荐系统的嵌入，显著提升了推荐效果，提升幅度达到10%到50%。
- 研究解决了将大语言模型与现有推荐系统整合时的可解释性和透明性问题。
- 实验证明，该方法在不同推荐任务中有效提升了推荐性能。
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