大语言模型在图推荐系统中的融合与优化策略

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导读   探索大语言模型在图推荐系统优化中的潜力，已成为学术与产业界的热议话题。本文将以香港大学的前沿研究为例，精炼阐述四大策略：大模型嵌入图节点、图结构与大模型深度融合、纯模型驱动图数据训练，以及文本模态增强推荐算法。重点剖析如何利用文本模态优化 GNN 推荐算法的表征学习，以及互信息与 InfoNCE 在优化过程中的关键作用。同时，文章将展示如何运用商品描述与用户反馈，结合大语言模型模型，精准构建用户与商品画像，实现个性化推荐。此外，还将深入讨论大语言模型等技术在可解释性推荐中的创新应用，以全面提升推荐系统效能。 核心议题概览： 1.  大语言模型与图推荐系统的融合技巧 2.  利用大型模型进行推荐系统中的表征学习 3.   利用大模型实现推荐系统可解释性推荐 4.  总结 5.  Q 通过这些关键议题的探讨， ………………………………