Buchumschlag

Uncertainty Quantification and Decomposition for LLM-based Recommendation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Kweon, Wonbin, Jang, Sanghwan, Kang, SeongKu, Yu, Hwanjo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Information Retrieval Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Top-Personalized-K Recommendation
von: Kweon, Wonbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Collaborative Distillation for Recommender System
von: Lee, Gyuseok, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Filling the Gaps: Selective Knowledge Augmentation for LLM Recommenders
von: Lee, Jaehyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Rating Elicitation for New Users in Collaborative Filtering
von: Kweon, Wonbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Domain Recommendation to Attract Users via Domain Preference Modeling
von: Ju, Hyunjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BPL: Bias-adaptive Preference Distillation Learning for Recommender System
von: Kang, SeongKu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PairSem: LLM-Guided Pairwise Semantic Matching for Scientific Document Retrieval
von: Kweon, Wonbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Doubly Calibrated Estimator for Recommendation on Data Missing Not At Random
von: Kweon, Wonbin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Scientific Document Retrieval with Concept Coverage-based Query Set Generation
von: Kang, SeongKu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SPRINT: Scalable and Predictive Intent Refinement for LLM-Enhanced Session-based Recommendation
von: Lee, Gyuseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Distillation Approaches for Accurate and Efficient Recommender System
von: Kang, SeongKu
Veröffentlicht: (2024)

Capturing User Interests from Data Streams for Continual Sequential Recommendation
von: Lee, Gyuseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoRank: LLM-Based Compact Reranking with Document Features for Scientific Retrieval
von: Tian, Runchu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Controlling Diversity at Inference: Guiding Diffusion Recommender Models with Targeted Category Preferences
von: Han, Gwangseok, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scientific Paper Retrieval with LLM-Guided Semantic-Based Ranking
von: Zhang, Yunyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Confidence Calibration for Recommender Systems and Its Applications
von: Kweon, Wonbin
Veröffentlicht: (2024)

Topic Coverage-based Demonstration Retrieval for In-Context Learning
von: Kweon, Wonbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Personalized Federated Recommendation With Knowledge Guidance
von: Lim, Jaehyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Recommender Systems
von: Yoo, Hyunsik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rectifying Demonstration Shortcut in In-Context Learning
von: Jang, Joonwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty-Aware Variational Reward Factorization via Probabilistic Preference Bases for LLM Personalization
von: Lee, Gyuseok, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Chain-of-Factors Paper-Reviewer Matching
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Taxonomy-guided Semantic Indexing for Academic Paper Search
von: Kang, SeongKu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Retrieval in Theme-specific Applications using a Corpus Topical Taxonomy
von: Kang, SeongKu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Low-Rank Adapters for LLM-based Generative Recommender Systems
von: Yoo, Hyunsik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MVIGER: Multi-View Variational Integration of Complementary Knowledge for Generative Recommender
von: Kim, Tongyoung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Imagine All The Relevance: Scenario-Profiled Indexing with Knowledge Expansion for Dense Retrieval
von: Lee, Sangam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FLAME: Condensing Ensemble Diversity into a Single Network for Efficient Sequential Recommendation
von: Kim, WooJoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RDRec: Rationale Distillation for LLM-based Recommendation
von: Wang, Xinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Purely Semantic Indexing for LLM-based Generative Recommendation and Retrieval
von: Zhang, Ruohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Privacy in LLM-based Recommendation: Recent Advances and Future Directions
von: Luo, Sichun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing High-order Interaction Awareness in LLM-based Recommender Model
von: Wang, Xinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Continual Recommendation
von: Lim, Jaehyung, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Why These Documents? Explainable Generative Retrieval with Hierarchical Category Paths
von: Lee, Sangam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are You Sure You're Positive? Consolidating Chain-of-Thought Agents with Uncertainty Quantification for Aspect-Category Sentiment Analysis
von: Ventirozos, Filippos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MMREC: LLM Based Multi-Modal Recommender System
von: Tian, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Scientific Document Retrieval with Academic Concept Index
von: Lee, Jeyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Consistent Explainers or Unreliable Narrators? Understanding LLM-generated Group Recommendations
von: Waterschoot, Cedric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

iAgent: LLM Agent as a Shield between User and Recommender Systems
von: Xu, Wujiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking LLM-Based Recommendations: A Personalized Query-Driven Parallel Integration
von: Han, Donghee, et al.
Veröffentlicht: (2025)