内容简介
本书系统性地介绍了大模型时代智能推荐系统的核心技术原理与工程实践方法。内容涵盖从传统推荐算法到大模型技术的演进脉络，深入剖析了大语言模型在用户行为理解、特征表示学习、推荐排序与重排等关键环节中的创新应用，并通过实际案例详细展示了如何构建高效、可扩展的企业级推荐系统。
全书共分为技术基础、模型解析、实践应用和前沿展望四个部分。技术基础部分回顾了推荐系统的经典算法和大模型基础架构；模型解析部分重点讲解了基于Transformer的序列推荐模型、大模型增强的召回与排序策略，以及多模态融合推荐技术；实践应用部分结合电商、内容平台和社交网络等真实场景，提供了完整的开发流程和优化技巧，并讨论了线上部署、模型压缩与推理加速等工程问题；前沿展望部分探讨了智能体驱动推荐、生成式推荐及隐私保护等未来发展方向。
本书兼具理论深度和工程实用性，适合推荐系统工程师、算法研究员、AI产品经理以及计算机相关专业高年级本科生和研究生阅读，也适合对智能推荐技术感兴趣的广大开发者作为案头参考书。
目录
内容简介
作者简介
第1部分 理论基础与技术框架
第1章 大语言模型推荐系统的技术框架
第2章 数据处理与特征工程
第2部分 核心技术解析
第3章 嵌入技术在推荐系统中的应用
第4章 生成式推荐：从特征到内容
第5章 预训练语言模型在推荐系统中的应用
第3部分 模型优化与进阶技术
第6章 微调技术与个性化推荐
第7章 上下文学习与直接推荐技术
第8章 多任务学习与交互式推荐系统
第4部分 实战与部署
第9章 排序算法与推荐结果优化
第10章 冷启动问题与长尾问题详解
第11章 推荐系统开发基础
第12章 基于大模型的电商平台推荐系统开发
作者简介
第1部分 理论基础与技术框架
第1章 大语言模型推荐系统的技术框架
第2章 数据处理与特征工程
第2部分 核心技术解析
第3章 嵌入技术在推荐系统中的应用
第4章 生成式推荐：从特征到内容
第5章 预训练语言模型在推荐系统中的应用
第3部分 模型优化与进阶技术
第6章 微调技术与个性化推荐
第7章 上下文学习与直接推荐技术
第8章 多任务学习与交互式推荐系统
第4部分 实战与部署
第9章 排序算法与推荐结果优化
第10章 冷启动问题与长尾问题详解
第11章 推荐系统开发基础
第12章 基于大模型的电商平台推荐系统开发
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