LLM4Rec-Awesome-Papers

一网打尽LLM+推荐系统前沿论文，快速跟上研究热点

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 164 🐛 待处理 6 👀 关注 26

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2329

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，完全免费，无付费版本。

项目预览

LLM4Rec-Awesome-Papers 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队WLiK

GitHubhttps://github.com/WLiK/LLM4Rec-Awesome-Papers

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，完全免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

技术栈/模型awesome,datasets,large-language-models,llm4rec,recommender-system,survey

GitHub 星标★ 2329

上线时间2023-05-12 00:00:00

代码更新2025-03-17

仓库体积1.2 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

LLM4Rec-Awesome-Papers 是一个收录大语言模型（LLM）在推荐系统中应用的高质量论文与资源的精选列表。它系统性地整理了从2020年至今的相关研究，涵盖利用LLM增强推荐系统、基于LLM的推荐生成、以及推荐系统中的LLM评估等方向。该项目解决了该领域研究分散、难以追踪最新进展的问题，为研究人员和工程师提供了一个结构化的知识索引。核心能力包括按主题分类的论文列表、代码链接、以及相关数据集和工具资源，帮助用户快速了解技术脉络、对比不同方法，并找到可复用的开源实现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2329

技术标签

awesome datasets large-language-models recommender-system survey

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

已安装 Git（用于克隆仓库）
可访问 GitHub 与 arXiv 的网络环境
支持 Markdown 渲染的编辑器或浏览器（用于阅读 README）

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把该论文清单仓库下载到本地，方便离线检索与后续更新。仓库只是文档集合，不含可执行代码。
```
git clone https://github.com/WLiK/LLM4Rec-Awesome-Papers.git
```
2进入仓库并阅读清单

进入目录后打开 README.md，即可看到 Table of Contents 中列出的各论文分类章节。
```
cd LLM4Rec-Awesome-Papers && cat README.md
```
3按章节查找论文

README 分为 No Tuning、Supervised Fine-Tuning、Related Survey、Related Tutorial、Common Datasets 等章节，按需定位。
4阅读配套综述论文

README 提示作者团队的 LLM4Rec 综述已发布，可在 arXiv 上打开该链接通读全文。