Avoiding the Recommendation of Out-of-Domain Items: Constrained Generative Recommendation Based on Large Language Models
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型在推荐系统中避免跨领域物品推荐的问题，提出了两种方法：RecLM-ret和RecLM-cgen。实验结果表明，RecLM-cgen优于传统方法，有效避免跨领域推荐，同时保持强大的通用能力。
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