Buchumschlag

Maximizing User Experience with LLMOps-Driven Personalized Recommendation Systems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Shi, Chenxi, Liang, Penghao, Wu, Yichao, Zhan, Tong, Jin, Zhengyu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Information Retrieval Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

USM: Unbiased Survey Modeling for Limiting Negative User Experiences in Recommendation Systems
von: Yu, Chenghui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UOEP: User-Oriented Exploration Policy for Enhancing Long-Term User Experiences in Recommender Systems
von: Zhang, Changshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Analysis and Design of a Personalized Recommendation System Based on a Dynamic User Interest Model
von: Mao, Chunyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LettinGo: Explore User Profile Generation for Recommendation System
von: Wang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Cross-Market Recommendation System with Graph Isomorphism Networks: A Novel Approach to Personalized User Experience
von: Öztürk, Sümeyye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Counterfactual Reciprocal Recommender Systems for User-to-User Matching
von: Kawamura, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Next-Generation Recommender Systems: A Benchmark for Personalized Recommendation Assistant with LLMs
von: Huang, Jiani, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterogeneous Influence Maximization in User Recommendation
von: Hou, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Sequential Recommendation for Long Term User Interest Via Personalization
von: Zhang, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Personalized News Recommendation with Multi-granularity Candidate-aware User Modeling
von: Li, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Selective LLM-Guided Regularization for Enhancing Recommendation Models
von: Yang, Shanglin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MEGG: Replay via Maximally Extreme GGscore in Incremental Learning for Neural Recommendation Models
von: Shi, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Powered User Simulator for Recommender System
von: Zhang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Memory Assisted LLM for Personalized Recommendation System
von: Chen, Jiarui
Veröffentlicht: (2025)

Decision-aware User Simulation Agent for Evaluating Conversational Recommender Systems
von: Li, Yuan-Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-Enhanced User-Item Interactions: Leveraging Edge Information for Optimized Recommendations
von: Wang, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CROWN: A Novel Approach to Comprehending Users' Preferences for Accurate Personalized News Recommendation
von: Ko, Yunyong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Give Users the Wheel: Towards Promptable Recommendation Paradigm
von: Lyu, Fuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Serendipity Recommendation System by Constructing Dynamic User Knowledge Graphs with Large Language Models
von: Yong, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Negative Reservoir for Incremental Learning in Recommender Systems
von: Valkanas, Antonios, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DynaRAG: Bridging Static and Dynamic Knowledge in Retrieval-Augmented Generation
von: Liang, Penghao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLMs for User Interest Exploration in Large-scale Recommendation Systems
von: Wang, Jianling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgentRecBench: Benchmarking LLM Agent-based Personalized Recommender Systems
von: Shang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PersonaX: A Recommendation Agent Oriented User Modeling Framework for Long Behavior Sequence
von: Shi, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ERASE: Benchmarking Feature Selection Methods for Deep Recommender Systems
von: Jia, Pengyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CIDGMed: Causal Inference-Driven Medication Recommendation with Enhanced Dual-Granularity Learning
von: Liang, Shunpan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

User-centric Music Recommendations
von: Castillo, Jaime Ramirez, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Performance-Driven QUBO for Recommender Systems on Quantum Annealers
von: Niu, Jiayang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NLGR: Utilizing Neighbor Lists for Generative Rerank in Personalized Recommendation Systems
von: Wang, Shuli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Alleviating User-Sensitive bias with Fair Generative Sequential Recommendation Model
von: Liu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM-Based User Simulation for Low-Knowledge Shilling Attacks on Recommender Systems
von: Gu, Shengkang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tricolore: Multi-Behavior User Profiling for Enhanced Candidate Generation in Recommender Systems
von: Zhou, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Model-based Multi-Agent Personalized Short-Video Recommender System
von: Zhou, Peilun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Education with Ranking Alignment Recommendation
von: Liu, Haipeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enriching User Shopping History: Empowering E-commerce with a Hierarchical Recommendation System
von: Islek, Irem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SimUSER: Simulating User Behavior with Large Language Models for Recommender System Evaluation
von: Bougie, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reproducibility Companion Paper: Making Users Indistinguishable: Attribute-wise Unlearning in Recommender Systems
von: Li, Yuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SeqUDA-Rec: Sequential User Behavior Enhanced Recommendation via Global Unsupervised Data Augmentation for Personalized Content Marketing
von: Luo, Ruihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effectiveness of LLMs in Temporal User Profiling for Recommendation
von: Sabouri, Milad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gated Multimodal Graph Learning for Personalized Recommendation
von: Liu, Sibei, et al.
Veröffentlicht: (2025)