LLM4Rec：大语言模型在推荐系统中的应用

LLAMA4Rec：大语言模型在推荐系统中的应用

关键词

大语言模型、推荐系统、协同过滤、用户行为、上下文信息、优化与评估

摘要

本文旨在探讨大语言模型（LLM）在推荐系统中的应用。随着深度学习技术的发展，大语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，为推荐系统提供了新的思路。本文首先介绍了大语言模型和推荐系统的基本概念，随后详细分析了大语言模型在推荐系统中的挑战与机遇。接着，本文从协同过滤、用户行为和混合推荐系统三个角度，探讨了大语言模型在推荐系统中的实现方法。最后，本文提出了大语言模型在推荐系统中的优化与评估策略，并提供了实际应用案例。通过本文的探讨，期望为读者提供关于大语言模型在推荐系统中的深入理解和应用启示。

目录大纲

第一部分：大语言模型基础与推荐系统概述

第1章：大语言模型与推荐系统概述

• 1.1 大语言模型简介
• 1.2 推荐系统基本概念
• 1.3 大语言模型在推荐系统中的挑战与机遇

第2章：大语言模型技术基础

• 2.1 语言模型基础
• 2.2 大规模预训练模型