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Enhancing Cross-Domain Recommendation Systems with Memory-Optimized LLM-Based User Agents
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了AgentCF++框架，解决了基于大型语言模型的用户代理在跨域推荐中信息相关性不足的问题。该框架通过双层内存架构和两步融合机制，有效过滤域特定偏好，并捕捉流行趋势的影响，实验结果显示其在多个数据集上优于基线模型。
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关键要点
- 本研究提出了AgentCF++框架，旨在解决基于大型语言模型的用户代理在跨域推荐中信息相关性不足的问题。
- AgentCF++框架采用双层内存架构和两步融合机制，有效过滤域特定偏好。
- 该框架通过共享内存的兴趣小组捕捉流行趋势的影响。
- 实验结果显示，AgentCF++在多个跨域数据集上的表现优于基线模型，证明了其改进用户行为模拟的有效性。
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