本研究提出了一种大型语言模型增强的困难样本去噪框架（LLMHD），用于解决传统推荐系统中的噪声问题。通过构建基于LLM的评分器来评估用户偏好与项目之间的语义一致性，优化样本识别过程，实验结果表明该方法在去噪推荐中的有效性显著提升。

本研究提出了一种新的学习排名函数（LRF）模型，通过优化用户的长期满意度来解决传统推荐系统的局限。在YouTube实验中，该模型显著提升了用户满意度。