大模型推荐技术及展望
User Identification and Recommendation for Shared Accounts University of Science and Technology of China 大模型推荐技术及展望冯福利博士fengfl@ustc.edu.cn2023/8
报告摘要
User Identification and Recommendation for Shared Accounts University of Science and Technology of China 大模型推荐技术及展望冯福利博士fengfl@ustc.edu.cn2023/8
核心要点
- 大模型推荐技术及展望冯福利博士fengfl@ustc.edu.cn2023/8
- 1.推荐及LLM简介2.LLM赋能推荐系统3.大模型推荐展望
报告信息
- 文件全名
- 《大模型推荐技术及展望-40页.pdf》
- 适合读者
- 核心数据
- q本质：拟合历史用户行为数据，预测未来用户行为阶段1：在历史数据里学阶段2：预测用户下一个喜欢的物品
- 核心议题
常见问题
《大模型推荐技术及展望》主要包含哪些内容?
User Identification and Recommendation for Shared Accounts University of Science and Technology of China 大模型推荐技术及展望冯福利博士fengfl@ustc.edu.cn2023/8核心数据:q本质：拟合历史用户行为数据，预测未来用户行为阶段1：在历史数据里学阶段2：预测用户下一个喜欢的物品。
这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?
覆盖 2024 年,全文约 40。
这份报告是免费的吗?如何获取?
本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。
这份报告适合哪些读者?
适合战略规划、行业研究员等读者参考。
报告涉及哪些关键议题?
重点分析了大模型、LLM等议题。
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