大模型在推荐系统中的应用前景

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大模型在推荐系统中的应用前景

关键词： 大模型、推荐系统、深度学习、协同过滤、基于内容、混合推荐、应用场景、性能优化

摘要： 本文将探讨大模型在推荐系统中的应用前景，从基础概述到核心算法原理，再到实际应用案例，全面解析大模型在推荐系统中的重要作用、优势以及面临的挑战。

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第1章 大模型与推荐系统基础

1.1 大模型与推荐系统的关系

1.1.1 推荐系统的背景与发展

推荐系统作为一种信息过滤和发现技术，旨在根据用户的兴趣和需求，为用户推荐相关的信息、商品、内容等。其发展可以追溯到20世纪90年代，随着互联网的普及和电子商务的兴起，推荐系统逐渐成为各类在线服务的重要组成部分。传统的推荐系统主要基于协同过滤和基于内容的方法，但随着深度学习技术的发展，大模型逐渐崭露头角，成为推荐系统领域的新宠。

1.1.2 大模型在推荐系统中的应用

大模型，通常指的是具有巨大参数量、能够处理大规模数据和复杂任务的深度学习模型。大模型在推荐系统中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 内容理解：大模型能够通过深度学习技术，对用户生成的内容进行理解，从