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Generative Recommendation Based on Continuous-Token Diffusion
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内容提要
本研究提出了DeftRec框架，结合去噪扩散模型，克服了大型语言模型在离散空间中的局限性。研究表明，DeftRec在生成推荐时显著优于传统推荐系统，提升了用户偏好的理解和推荐准确性。
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关键要点
- 本研究提出了DeftRec框架，结合去噪扩散模型，克服了大型语言模型在离散空间中的局限性。
- DeftRec支持连续令牌作为输入和目标，解决了当前推荐系统的表达局限性。
- 研究表明，DeftRec在生成推荐时显著优于传统和新兴的推荐系统基准。
- DeftRec提升了用户偏好的理解和推荐的准确性。
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