【一切皆是映射】AI 大模型 LLM + 推荐系统 RS:个性化的艺术——基于LLM的推荐系统用户行为预测
关键词:大语言模型(LLM)、推荐系统、用户行为预测、深度学习、自然语言处理、个性化推荐、多模态融合
1. 背景介绍
在当今数字化时代,推荐系统已成为互联网服务的核心组成部分,广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯等领域。传统的推荐系统主要依赖于协同过滤、内容过滤等技术,虽然取得了一定的成效,但在处理复杂、动态的用户行为和多样化的内容时仍面临诸多挑战。随着人工智能技术的快速发展,特别是大语言模型(Large Language Models,LLMs)的出现,为推荐系统的革新带来了新的机遇。
大语言模型凭借其强大的自然语言理解和生成能力,为用户行为预测提供了全新的视角和方法。基于LLM的推荐系统能够更深入地理解用户的兴趣、意图和上下文,从而实现更精准、个性化的推荐。本文将深入探讨如何利用LLM技术来优化推荐系统中的用户行为预测,以提升推荐质量和用户体验。
2. 核心概念与联系
在深入探讨基于LLM的推荐系统用户行为预测之前,我们需要明确几个核心概念及其之间的联系:
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大语言模型(LLM):指经过大规模预训练的神经网络模型,能够理解和生成人类语言,如GPT、BERT等。
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推荐系
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