华为诺亚解析：推荐系统的技术演进及大模型应用实践

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导读   本文将分享推荐系统在过去十年中的发展历程，以及在大模型时代的发展趋势。 今天的介绍会围绕以下几点展开： 1.  推荐系统问题和背景 2.  推荐系统发展趋势图 3.   深度学习时代 4.  大语言模型 5.  AI agent 时代 6.  未来发展方向及挑战 分享嘉宾｜ 刘卫文 博士 华为诺亚方舟实验室 主任研究员 编辑整理｜ 马同学 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 推荐系统问题和背景 首先来简要介绍一下个性化推荐系统。 实际上，我们每个人每天都在与众多推荐系统进行交互。例如，购买衣物、阅读新闻或聆听音乐时，我们打开的每一个应用程序或网页，其展示的内容即为推荐系统所呈现。由于每个人的需求和偏好各不相同，这正是个性化推荐算法的体现。 从根本上讲，推荐系统是通过分析用户的历史行为数据，包括评分、浏览、购买和历史点 ………………………………