Buchumschlag

The Whole is Better than the Sum: Using Aggregated Demonstrations in In-Context Learning for Sequential Recommendation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Lei, Lim, Ee-Peng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

On Reasoning Behind Next Occupation Recommendation
von: Dong, Shan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learn to Select: Exploring Label Distribution Divergence for In-Context Demonstration Selection in Text Classification
von: Jiang, Ye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Think Before Recommend: Unleashing the Latent Reasoning Power for Sequential Recommendation
von: Tang, Jiakai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RecGPT: Generative Personalized Prompts for Sequential Recommendation via ChatGPT Training Paradigm
von: Zhang, Yabin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequential LLM Framework for Fashion Recommendation
von: Liu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JEPA4Rec: Learning Effective Language Representations for Sequential Recommendation via Joint Embedding Predictive Architecture
von: Nguyen, Minh-Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pctx: Tokenizing Personalized Context for Generative Recommendation
von: Zhong, Qiyong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ALLabel: Three-stage Active Learning for LLM-based Entity Recognition using Demonstration Retrieval
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Type Context-Aware Conversational Recommender Systems via Mixture-of-Experts
von: Zou, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable Recommendation with Simulated Human Feedback
von: Tang, Jiakai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A Survey
von: Luo, Man, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RGAlign-Rec: Ranking-Guided Alignment for Latent Query Reasoning in Recommendation Systems
von: Liu, Junhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CALRec: Contrastive Alignment of Generative LLMs for Sequential Recommendation
von: Li, Yaoyiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models for Generative Recommendation: A Survey and Visionary Discussions
von: Li, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GenRec: Generative Sequential Recommendation with Large Language Models
von: Cao, Panfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Perspective Attention Mechanism for Bias-Aware Sequential Recommendation
von: Fu, Mingjian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdaGReS:Adaptive Greedy Context Selection via Redundancy-Aware Scoring for Token-Budgeted RAG
von: Peng, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TQA-Bench: Evaluating LLMs for Multi-Table Question Answering with Scalable Context and Symbolic Extension
von: Qiu, Zipeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond path selection: Better LLMs for Scientific Information Extraction with MimicSFT and Relevance and Rule-induced(R$^2$)GRPO
von: Li, Ran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Captions Speak Louder than Images: Generalizing Foundation Models for E-commerce from High-quality Multimodal Instruction Data
von: Ling, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CiteBART: Learning to Generate Citations for Local Citation Recommendation
von: Çelik, Ege Yiğit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequential Recommendation on Temporal Proximities with Contrastive Learning and Self-Attention
von: Jung, Hansol, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TokenRec: Learning to Tokenize ID for LLM-based Generative Recommendation
von: Qu, Haohao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chained Prompting for Better Systematic Review Search Strategies
von: Nasser, Fatima, et al.
Veröffentlicht: (2025)

X-Cross: Dynamic Integration of Language Models for Cross-Domain Sequential Recommendation
von: Hadad, Guy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards a Unified Paradigm: Integrating Recommendation Systems as a New Language in Large Models
von: Zheng, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Haystack Engineering: Context Engineering for Heterogeneous and Agentic Long-Context Evaluation
von: Li, Mufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Context-DPO: Aligning Language Models for Context-Faithfulness
von: Bi, Baolong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multimodal Quantitative Language for Generative Recommendation
von: Zhai, Jianyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCARV: Structure-Constrained Aggregation for Stable Sample Ranking in Redundant NLP Datasets
von: Zheng, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exposing Product Bias in LLM Investment Recommendation
von: Zhi, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)
von: Zhao, Zihuai, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TRACE: Tourism Recommendation with Accountable Citation Evidence
von: Zhao, Zixu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stealthy Attack on Large Language Model based Recommendation
von: Zhang, Jinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Better by Comparison: Retrieval-Augmented Contrastive Reasoning for Automatic Prompt Optimization
von: Lee, Juhyeon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DoTA-RAG: Dynamic of Thought Aggregation RAG
von: Ruangtanusak, Saksorn, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Graphs and Pre-trained Language Models enhanced Representation Learning for Conversational Recommender Systems
von: Qiu, Zhangchi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning to Reason for Multi-Step Retrieval of Personal Context in Personalized Question Answering
von: Amirizaniani, Maryam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Temporal Sensitivity of Large Language Model for Recommendation with Counterfactual Tuning
von: Liu, Yutian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

R$^2$ec: Towards Large Recommender Models with Reasoning
von: You, Runyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)