本文提出了一种新颖的对话推荐系统框架G-CRS，旨在解决知识稀疏和复杂偏好推理的问题。该框架结合图检索增强生成和上下文学习，通过两阶段检索与推荐架构提升大型语言模型的推荐能力，并在公共数据集上展示了优越的性能。

Graph Retrieval-Augmented Large Language Model for Conversational Recommendation Systems
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