LLM-KT是一个灵活的框架，旨在通过将大型语言模型（LLM）生成的特征嵌入到协同过滤（CF）模型的中间层来增强推荐系统。与以往直接输入LLM特征的方法不同，LLM-KT允许模型内部重建和利用这些嵌入，从而无需改变模型架构，适用于多种CF模型。实验结果表明，LLM-KT在MovieLens和Amazon数据集上显著提高了基线模型的性能，NDCG@10提升了21%，并在上下文感知方法中表现出色。
参考：
https://arxiv.org/abs/2411.00556
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