《 大模型推荐系统：算法原理、代码实战与案例分析 》

推荐系统作为过去10年互联网科技中最重要的技术手段，是互联网公司最核心的商业化工具，创造了抖音、TikTok等以推荐系统为核心引擎的、具备极大变现效率的产品。一般来说，越是具备商业价值的场景，人类越会利用新技术去变革它。推荐系统的商业价值巨大，因此也是以大模型为驱动引擎的新技术革新的方向之一！

借助当前的（多模态）大模型，企业级推荐系统可以获得更强、更新技术的赋能， 从数据生成、特征构建、召回、排序、内容生产、流程控制、推荐解释、冷启动等多个维度获得能力的增强。

在上面的企业级推荐系统架构图中，数字标注的部分是可以利用大模型进行优化、增强、甚至是取代的，具体体现在9类场景中：

（1） 大模型生成行为数据

（2） 大模型生成兴趣画像

（3） 大模型生成个性商品描述

（4） 大模型进行召回（语义召回）

（5） 大模型排序（ICL）

（6） 大模型进行推荐解释

（7） 大模型解决冷启动

（8） 大模型控制业务流程

（9） 大模型进行产品设计&生产

这些应用场景是当前推荐系统新的机会。

以推荐系统最有业务价值的电商场景来说，大模型在上述场景中都能用得上。下面用一个脑图来总结 大模型在电商场景上的应用。