EasyRecは、香港大学のチームが開発した言語モデルベースの推薦システムです。そのユニークな点は、テキスト行動アライメントフレームワークを通じてユーザー行動ストーリーにおける感情や詳細を分析し、大量のユーザーデータがなくてもユーザーの好みを予測できることです。コントラスト学習と協調言語モデルを組み合わせることで、新規ユーザーや新規商品の好みを正確に予測し、特にゼロショット推薦シナリオにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。EasyRecのプラグアンドプレイ機能により、既存の推薦システムに容易に統合してパフォーマンスを向上させることができます。論文では、EasyRecの複数の...