Awesome-LLM4RS-Papers

一页看懂LLM+推荐系统论文全景，紧跟前沿不迷路

Awesome-LLM4RS-Papers 是一个精选论文列表，聚焦于大语言模型增强的推荐系统（LLM4RS）。该项目系统整理了该方向的最新研究成果，涵盖从基础方法到前沿应用的多个维度，包括利用LLM进行用户画像构建、物品特征增强、交互序列建模、推荐解释生成等。它解决了推荐系统领域研究者与从业者难以快速追踪LLM相关进展的痛点，通过分类梳理和持续更新，帮助用户高效了解技术脉络、对比不同方法，并发现潜在的研究机会。项目本身是一个知识库，核心能力在于信息整合与导航，而非提供代码或模型。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 766
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队nancheng58
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/nancheng58/Awesome-LLM4RS-Papers
定价模式free
价格说明开源论文列表，完全免费
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型awesome-list,gpt,large-language-models,llm,papers,pre-training,prompt-tuning,recommender-system,survey
GitHub 星标★ 766
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-05-11 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 分类清晰，按任务/方法划分，便于按需查阅
  • 持续更新，收录了2023年以来大量前沿论文
  • 附有论文链接，方便快速跳转原文

不足之处

  • 仅提供论文列表，无代码实现或数据集
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 推荐系统研究者快速调研LLM应用方向
  • 工程师寻找可落地的LLM推荐方案灵感
  • 学生入门LLM4RS领域，构建知识框架

替代项目

Awesome-LLM-RecSys、LLM4Rec-Awesome-Papers、Awesome-Recommender-System

项目介绍

Awesome-LLM4RS-Papers 是数据集领域的开源项目，由 nancheng58 开发，2023 年首次发布。

它收录于数据集分类，该分类目前共有 279 个项目，GitHub 星标数为 766。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源论文列表，完全免费。

它主要面向的使用场景是：推荐系统研究者快速调研LLM应用方向。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM-RecSys、LLM4Rec-Awesome-Papers、Awesome-Recommender-System。

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