个性化:基于用户历史行为数据（评分、浏览、购买历史）学习用户兴趣和偏好，并提供用户可能喜欢的商品和服务

　　DCN[谷歌，AdKDD17]：将层与层之间进行向量的逐项乘积，学习高阶特征交叉

　　传统行为建模单行为简单序列DIN[阿里，KDD18]：利用注Kaiyun官方入口意力机制从行为中学习用户兴趣

　　：将多种行为统一为一个异质行为序列，设计对应注意力机制建模目标物品和历史物品间交互

　　帮我放一首周杰伦的歌没问题，这首《Mojito》怎么样Mojito–周杰伦隐式反馈

　　PMF[微软，KDD16]：建模为一个Bandit问题，使用概率矩阵分解模型进行推荐

　　SPQ[UVA，RecSys18]：向用户提供一对物品，通过获取物品相对偏好更新推荐策略

　　KBRD[阿里，ACL19]：结合对话生成器和推荐器的系统，引入知识图谱增强推荐器的推荐效果

　　ReDial[微软，NeurIPS18]：端到端的深度网络结构直接生成下一轮对话

　　充分利用LLM的通用世界知识和逻辑推理能力，提升对隐式反馈的建模和理解能力，提升推荐效果

　　大语言模型开放世界知识，较强的逻辑推理能力语义信号缺乏协同信号训练及推理成本极高传统深度推荐网络模型较为轻量，响应及时领域知识和协同信号缺乏通用常识性知识（社会风俗、文化）

　　五大应用阶段：1）用户交互；2）特征工程；3）特征编码；4）打分/排序；5）流程控制

　　局限性：1）缺乏推荐领域知识；2）复杂推理准确度较低；3）模型复杂度高，无法支持线上实时推理

　　用户可能的心情和状态用户可能的个性和品位可能感兴趣的电影类别可能感兴趣的导演

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