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大语言模型（LLM）的兴起，例如Llama和Chatgpt，通过改善解释性为增强推荐系统提供了新的机会。本文提供了一份系统的文献综述，旨在利用LLMS生成建议的解释，这是促进透明度和用户信任的关键方面。我们在ACM计算文献指南中进行了全面搜索，涵盖了从Chatgpt（2022年11月）到现在（2024年11月）的出版物。我们的搜索产生了232篇文章，但是在应用纳入标准后，只有6篇文章被确定为直接解决LLMS在解释建议中的使用。这种稀缺性强调，尽管LLMS的增加，但它们在可解释的推荐系统中的应用仍处于早期阶段。我们分析了这些精选研究，以了解当前的方法，确定挑战并提出未来研究的方向。我们的发现强调了LLM的潜力改善了推荐系统的解释，并鼓励开发更透明和以用户为中心的建议解释解决方案。
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