LLM 驅動推薦系統

深度分析

LLM 驅動的 Self-EvolveRec：透過使用者模擬器與診斷工具提升推薦效能

隨著線上資料激增，傳統推薦系統設計受限於固定搜尋空間。研究提出 Self-EvolveRec，結合使用者模擬器與模型診斷工具，提供方向性回饋。實驗顯示其在效能與使用者滿意度上均顯著優於現有 NAS 與 LLM 演化基線。此技術有望重塑推薦系統自動化流程。