Awesome-LLM-Enhanced-Recommender-Systems

一榜在手，快速掌握LLM+推荐系统最新研究与应用

Awesome-LLM-Enhanced-Recommender-Systems 是一个由 KDD'25 论文衍生的精选资源列表，系统梳理了大型语言模型（LLM）增强推荐系统的研究方法、应用场景与未来趋势。该项目旨在解决传统推荐系统在冷启动、跨域泛化和用户意图理解等方面的局限，通过整合 LLM 的语义理解与推理能力，提升推荐效果。其核心能力包括：分类整理基于 LLM 的推荐算法（如利用 LLM 进行特征工程、用户画像构建、序列建模等），汇总相关数据集、评测基准和开源代码，并跟踪最新研究动态。该列表为研究者和工程师提供了从入门到进阶的导航，帮助快速定位所需论文、工具和实践案例，是了解 LLM 与推荐系统交叉领域的重要参考资源。