当"狂飙"的大模型撞上推荐系统

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导读   随着以 ChatGPT 为代表的大模型技术的迅速发展，推荐系统正经历着一场革命性的变革。传统的推荐系统主要基于用户和物品的历史行为数据进行预测，大模型技术的出现，为推荐系统带来了更强的泛化能力和更高的效率，解决了传统推荐系统中的一些难题，如用户和物品数量的巨大规模、不可观测因素对推荐的影响等。同时，大模型推荐技术也带来了新的挑战，如模型的可解释性和隐私保护等问题。 今天的介绍将会从以下四个方面展开： 1.  推荐及 LLM 简介 2.  LLM 赋能推荐系统 3.   大模型推荐展望 4.  总结 分享嘉宾｜ 冯福利 中国科学技术大学 特任教授 编辑整理｜ 普衍钧 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 推荐及  LLM 简介 首先整体介绍一下推荐系统和大模型技术。 1.  推荐方法的本质 推荐系统广泛应用于短视频、电商等各类互联 ………………………………