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本文是LLM系列文章，针对《A Survey on Large Language Models for Personalized and Explainable Recommendations》的翻译。
近年来，随着大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的出现，推荐系统（RS）发生了变革。这些模型，如OpenAI的GPT-3.5/4、Meta的Llama，在理解和生成类人文本方面表现出了前所未有的能力。这导致了个性化和可解释推荐领域的范式转变，因为LLM提供了一个多功能的工具集，用于处理大量文本数据，以增强用户体验。为了全面了解现有的基于LLM的推荐系统，本调查旨在分析RS如何从基于LLM方法中受益。此外，我们描述了个性化解释生成（PEG）任务中的主要挑战，即RS中的冷启动问题、不公平和偏见问题。
Recommendation
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该专栏整理了推荐系统相关的论文，包括传统推荐领域的经典问题，以及在LLM背景下，推荐系统的最新发展。专栏中部分文章为完整翻译，大多是摘要和结论的翻译，后续会完善所有内容翻译，订阅请注意！！！
A Survey on Large Language Models for Recommendation
大型语言模型（LLM）作为自然语言处理（NLP）领域的强大工具，近年来在推荐系统（RS）领域受到了极大的关注。这些模型使用自监督学习在大量数据上进行训练，在学习通用表示方面取得了显著成功，并有可能通过一些有效的转移技术（如微调和提示调整）来增强推荐系统的各个方面。利用语言模型的力量来提高推荐质量的关键方面是利用它们对文本特征的高质量表示以及它们对外部知识的广泛覆盖来建立项目和用户之间的相关性。
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小程序跳转链接实战：https://wxaurl.cn/、weixin://dl/business/ 跳转与明文 URL Scheme 生成指南
本文聚焦小程序跳转链接开发核心技术，深入解析 https://wxaurl.cn/*TICKET* 与 weixin://dl/business/?t= *TICKET* 两种链接的生成方法。详细阐述生成前的准备工作、服务端接口调用步骤及注意事项，同时剖析 iOS 与 Android 系统在链接适配方面的差异。此外，针对明文 URL Scheme 获取，从平台设置、拼接规则、使用限制等方面展开讲解，并结合实际应用案例提出优化建议，帮助开发者快速掌握小程序跳转链接生成与明文URL Scheme获取的关键技术。
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