基于大语言模型的推荐系统用户行为序列分析

第1章 引言

1.1 书籍背景与目标

《基于大语言模型的推荐系统用户行为序列分析》旨在探讨如何利用大语言模型对推荐系统中的用户行为序列进行分析，以提高推荐系统的准确性和个性化程度。随着互联网技术的飞速发展和大数据的普及，推荐系统已经成为众多在线服务和平台的关键组成部分，如电子商务、社交媒体、在线视频和音乐平台等。用户行为序列数据在推荐系统中扮演着至关重要的角色，因为它们反映了用户的兴趣和需求，是推荐系统实现个性化推荐的重要依据。

本书的目标是深入讲解大语言模型的基础知识，包括其基本概念、类型、评价指标和核心算法原理，以及如何将这些知识应用于推荐系统中。通过本书，读者将能够：

1. 理解大语言模型在自然语言处理领域的基本原理和架构；
2. 掌握用户行为序列数据在推荐系统中的应用和重要性；
3. 学会设计和实现基于大语言模型的用户行为序列分析模型；
4. 分析基于大语言模型的推荐系统在实际应用中的挑战和未来发展趋势。

1.2 大语言模型简介

大语言模型（Large Language Models，LLM）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域的一种先进模型，通过预训练和微调的方式，能够在多种语言