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原標(biāo)題：大模型推薦落地啦！融合知識(shí)圖譜，螞蟻集團(tuán)發(fā)布！
關(guān)鍵字：實(shí)體,模型,系統(tǒng),用戶,商品
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
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夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)編輯 | Tscom
引言：電商推薦系統(tǒng)的新突破隨著電子商務(wù)平臺(tái)的蓬勃發(fā)展，推薦系統(tǒng)已成為幫助用戶在信息過(guò)載時(shí)代中篩選和發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的關(guān)鍵工具。然而，傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)主要依賴歷史數(shù)據(jù)和用戶反饋，這限制了它們?cè)谛律唐吠瞥龊陀脩粢鈭D轉(zhuǎn)變時(shí)的有效性。為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員和工程師們一直在探索新的方法來(lái)增強(qiáng)推薦系統(tǒng)的性能和適應(yīng)性。
最近，一項(xiàng)新的研究提出了一種結(jié)合了大語(yǔ)言模型（Large Language Models, LLMs）和推薦系統(tǒng)的方法，這一方法通過(guò)構(gòu)建一個(gè)推理知識(shí)圖譜（Inferential Knowledge Graph），使得推薦系統(tǒng)能夠更好地理解和預(yù)測(cè)用戶的購(gòu)買意圖。
這項(xiàng)研究的核心在于一個(gè)名為L(zhǎng)LM-KERec（Large Language Model based Complementary Knowledge Enhanced Recommendation System）的系統(tǒng)，它通過(guò)實(shí)體提取器從商品和用戶信息中提取統(tǒng)一的概念術(shù)語(yǔ)，并生成基于實(shí)體流行度和特定策略的實(shí)體對(duì)。大語(yǔ)言模型用于確定每對(duì)實(shí)體間的互補(bǔ)關(guān)系，并構(gòu)建互補(bǔ)知識(shí)圖譜。此外，新的互補(bǔ)回憶模塊和

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文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI一線開(kāi)發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺(jué)與報(bào)道深度。