本研究提出了一种结合传统推荐模型与大型语言模型的混合框架，以解决推荐系统中的位置偏见问题。实验结果表明，用户历史随机化能改善排名质量，但LLM重排序未能超越基础模型，且减少偏见的效果有限，揭示了LLM的局限性。
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