研究了通过输入增强措施提高大型语言模型在个性化内容推荐中的性能。提出了LLM-Rec方法，包括四种提示策略。实验证明结合原始内容描述和LLM生成的增强输入文本，使用这些提示策略可以改善推荐性能。强调了多样的提示和输入增强技术与大型语言模型相结合的重要性。