大语言模型在推荐系统中的探索与应用

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导读   来自华为诺亚方舟实验室的王奕超老师今天给我们带来了关于大语言模型在推荐系统中的探索与应用的分享，将从数据、模型和流程三个层面展开，介绍华为在推荐系统领域的两个重要项目，并回答关于用户推理知识构造、特征交叉和在线服务流程的具体问题。通过这些前瞻性的探索和应用，推荐系统的性能和用户体验有望得到显著提升。 主要内容包括以下几大部分： 1.  背景和问题 2.  LLM4Rec 探索及应用 3.   挑战和展望 分享嘉宾｜王奕超 华为技术有限公司 高级工程师   编辑整理｜梁维 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 背景和问题 1. 推荐系统 让我们从一个具体例子——电影推荐系统开始。推荐系统的输入主要是用户的交互行为，如点击或观看过的电影。这些行为反映了用户的偏好。除此之外，还有物品的特征信息，比如电影的 ………………………………