GaVaMoE：用于可解释推荐的高斯变分门控专家混合模型

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-15T00:00:00Z

在推荐系统中，为提高用户满意度和信任，解释推荐内容很重要。传统方法依赖大型语言模型，但资源有限。研究提出用用户和项目ID向量作为GPT-2提示，通过多任务学习优化推荐和解释。在Yelp、TripAdvisor和Amazon数据集上，该方法在解释能力上表现出色，提升用户满意度并保持文本质量。