本研究提出BRIDGE框架，以解决捆绑推荐中的预测不准确问题。通过项目聚类和伪捆绑生成，结合远程监督策略，显著提升了推荐性能。实验结果表明，该模型优于现有方法。
大型语言模型（LLMs）在各种任务中可能受到数据污染问题的影响，导致结果偏倚、预测不准确和数据偏倚。解决数据污染问题对于确保LLMs的最佳性能和准确结果至关重要。保障LLMs未来的策略包括探讨数据完整性的作用、技术进步和负责任的人工智能实践。
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