终于！国内首本大模型推荐系统著作来啦~~

主要观点总结

本文介绍了大模型推荐系统的相关内容，包括作者刘强对于大模型在推荐系统中应用的理解和推荐一本新书《大模型推荐系统：算法原理、代码实战与案例分析》。文章涵盖了大模型在推荐系统中的应用背景、思路、数据来源、多模态数据处理、ICL能力、在推荐系统中的应用范式以及具体应用场景等内容。

关键观点总结

关键观点1: 大模型推荐系统的重要性与应用背景

大模型的影响已经渗透到各行各业，推荐系统是互联网商业化最重要的技术手段之一，大模型的应用将带来革命性的变化。

关键观点2: 大模型在推荐系统中的应用思路

用户操作行为序列类似于文本，可以嵌入到大模型的理论框架中，通过统计建模来解决推荐问题。

关键观点3: 大模型推荐系统的数据来源与多模态数据处理

推荐系统的数据来源包括用户交互序列、用户画像信息、物品画像信息等，多模态信息可以通过转化为文本信息供大模型使用。

关键观点4: 大模型的ICL能力及其在推荐系统中的应用范式

大模型具备ICL能力，只需要设计prompt和模板来激活推荐能力。应用范式包括生成范式、预训练范式、微调范式和ICL推荐范式。

关键观点5: 大模型在推荐系统中的具体应用场景

大模型可用于生成行为数据、兴趣画像、个性商品描述、召回、排序、内容生产、流程控制、推荐解释、冷启动等场景，在电商场景中尤为突出。

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