大模型在推荐系统细粒度兴趣挖掘中的作用

第一部分：大模型与推荐系统概述

第1章：大模型在推荐系统中的重要性

1.1 大模型与推荐系统的联系

大模型在推荐系统中的应用已经成为当前研究和应用的热点。这一章将探讨大模型与推荐系统之间的联系，并解释大模型在推荐系统中的重要性。

大模型的定义与特点

大模型，即大规模预训练模型，是一种具有数十亿至上百亿参数的神经网络模型。这些模型通过在大量无标签数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，以获得优异的性能。大模型的主要特点包括：

• 大规模参数：大模型拥有数十亿甚至上百亿的参数，这使得它们能够捕捉复杂的数据特征。
• 预训练：大模型通常在大量无标签数据上进行预训练，这使得它们能够自动学习数据的潜在特征，从而提高了模型的泛化能力。
• 多模态学习：大模型可以处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等，这使得它们在推荐系统中具有广泛的应用前景。

推荐系统与大模型的关系

推荐系统是一种旨在向用户提供个性化内容或商品的系统。在大模型出现之前，推