Enhancing Cross-Domain Recommendations with Memory-Optimized LLM-Based User Agents
Jiahao Liu, Shengkang Gu, Dongsheng Li, Guangping Zhang, Mingzhe Han, Hansu Gu, Peng Zhang, Tun Lu, Li Shang, Ning Gu·February 19, 2025
Summary
AgentCF++，一种改进跨域推荐系统的框架，通过双层记忆和两步融合机制，有效提升性能。它过滤领域偏好，引入共享记忆兴趣群体，捕捉相似用户受流行影响。实验显示，AgentCF++在多个数据集上优于基线模型，显著提升性能。
引言
背景
跨域推荐系统面临的挑战
当前跨域推荐系统存在的问题
目标
AgentCF++的创新点与目标
提升跨域推荐系统性能的具体目标
方法
双层记忆机制
第一层记忆：领域偏好记忆
第二层记忆：共享记忆兴趣群体
两步融合机制
第一步：相似用户受流行影响的捕捉
第二步：跨域信息的有效融合
实验设计与评估
数据集选择与预处理
数据集的选取原则
数据集的预处理方法
实验方法与参数设置
实验方法的详细说明
参数设置与优化策略
性能评估指标
评估指标的选择与解释
实验结果的展示与分析
结果与分析
实验结果概述
AgentCF++在多个数据集上的表现
与基线模型的对比分析
性能提升原因分析
双层记忆与两步融合机制的贡献
实验结果的深入解读
结论与展望
AgentCF++的贡献与优势
对跨域推荐系统领域的贡献
解决问题的有效性与创新性
未来研究方向
AgentCF++的潜在改进空间
跨域推荐系统未来发展趋势的探讨
Basic info
papers
information retrieval
artificial intelligence
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