大语言模型正重塑推荐系统领域。本文基于相关综述，梳理了利用 LLM 提升推荐质量的核心路径，重点在于文本特征表示与外部知识融合。文章将现有模型划分为判别式和生成式两大范式，并分析了各自的方法论与技术细节。同时总结了当前面临的关键挑战，为后续研究与实践提供参考方向。
近年来，大型语言模型（LLM）凭借其在自然语言处理（NLP）领域的卓越表现，迅速成为推荐系统（RS）的研究热点。这类模型通过在海量数据上进行自监督训练，掌握了强大的通用表征能力，并借助微调、提示工程等技术有效赋能推荐任务的各个环节。核心优势在于利用 LLM 对文本特征的深层理解及外部知识的广泛覆盖，从而更精准地捕捉用户与物品间的关联。
本文旨在系统梳理基于 LLM 的推荐系统现状，提出一种新的分类体系，将其划分为判别式（DLLM4Rec）与生成式（GLLM4Rec）两大范式，其中生成式范式在此前研究中鲜有系统性归类。文章详细剖析了各范式下的主流方法、技术细节及性能表现，并指出了当前面临的关键挑战与潜在研究方向。此外，作者还开源了相关论文索引仓库，便于社区跟进最新进展。
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