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大模型推薦系統實戰(從預訓練到智能代理部署)/圖靈原創

作者：劉璐//張玉君|責編:武芮欣
出版社：人民郵電
ISBN：9787115675569

出版日期：2025/08/01
裝幀：平裝
頁數：292

人民幣：RMB 99.8 元售價：元

內容大鋼

本書深入探討大模型時代推薦系統的核心技術、實戰方法與前沿趨勢，從推薦系統基礎與大模型原理出發，系統講解大模型與推薦系統的三大結合方式：作為輔助模塊、作為推薦模型以及作為智能代理（Agent）。書中包含豐富的實戰案例，涵蓋提示工程、LangChain部署、聯邦學習、隱私保護等關鍵場景，並針對可解釋性、公平性等業界難題提供解決方案。本書適合演算法工程師、研究者及希望掌握下一代推薦技術的開發者，可助力構建高效、智能且可信的推薦系統。

作者介紹

劉璐//張玉君|責編:武芮欣

第1章  緒論
  1.1  無處不在的推薦系統
  1.2  推薦系統的技術演變
  1.3  大模型概述
  1.4  大模型與推薦系統結合
  參考文獻
第2章  推薦系統基礎
  2.1  基本推薦演算法概覽
  2.2  基於協同過濾的推薦方法
    2.2.1  協同過濾
    2.2.2  矩陣分解
    2.2.3  受限玻爾茲曼機
    2.2.4  結合深度學習的協同過濾
  2.3  基於特徵的推薦方法
    2.3.1  基於機器學習的推薦方法
    2.3.2  基於深度學習的推薦方法
  2.4  基於序列的推薦方法
    2.4.1  GRU4Rec
    2.4.2  SASRec
    2.4.3  DIN
  2.5  推薦系統的設計與構建
    2.5.1  推薦系統工作流程
    2.5.2  推薦系統通用架構
    2.5.3  推薦的冷啟動
    2.5.4  特徵工程
  2.6  小結
  參考文獻
第3章  大模型基礎
  3.1  自然語言處理與語言模型
    3.1.1  自然語言處理概述
    3.1.2  語言模型
    3.1.3  語料庫
  ……
第4章  大模型在推薦系統中的應用
第5章  大模型作為推薦模型
第6章  大模型增強推薦系統
第7章  可信的大模型推薦系統
第8章  基於大模型智能代理的推薦系統
第9章  大模型推薦系統的評估與部署
第10章  總結與展望

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