大型語言模型 LLM 驅動的跨域序列推薦系統 SemaCDR:語意空間與自適應融合技術解析 跨領域推薦面臨資料稀疏與冷啟動問題,SemaCDR 利用大型語言模型建立統一語意空間,融合領域無關與特定語意,並以自適應融合產生統一偏好表示。實驗顯示其在多項基準上超越現有方法,提升跨域知識傳遞效果。