本研究探讨了大型语言模型在推荐系统中的应用，发现其在零-shot排名和推荐解释生成方面表现优异。通过引入贝叶斯框架和双视图建模方法，提升了推荐性能，并提出了行为一致性评估指标。研究还解决了噪声交互问题，提出去噪框架，显著提高推荐效果。同时，分析了偏见问题及其缓解措施，强调实现公平推荐的挑战。

本文提出了一种新方法来缓解基于变分自编码器的推荐系统中的歧视问题，通过限制种群信息的编码。该方法经过评估，可以为未在训练数据中表示的用户提供公平的推荐。