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原標題：大模型推薦落地啦！融合知識圖譜，螞蟻集團發布！
關鍵字：實體,模型,系統,用戶,商品
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：10752字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創編輯 | Tscom
引言：電商推薦系統的新突破隨著電子商務平臺的蓬勃發展，推薦系統已成為幫助用戶在信息過載時代中篩選和發現產品的關鍵工具。然而，傳統的推薦系統主要依賴歷史數據和用戶反饋，這限制了它們在新商品推出和用戶意圖轉變時的有效性。為了克服這些挑戰，研究人員和工程師們一直在探索新的方法來增強推薦系統的性能和適應性。
最近，一項新的研究提出了一種結合了大語言模型（Large Language Models, LLMs）和推薦系統的方法，這一方法通過構建一個推理知識圖譜（Inferential Knowledge Graph），使得推薦系統能夠更好地理解和預測用戶的購買意圖。
這項研究的核心在于一個名為LLM-KERec（Large Language Model based Complementary Knowledge Enhanced Recommendation System）的系統，它通過實體提取器從商品和用戶信息中提取統一的概念術語，并生成基于實體流行度和特定策略的實體對。大語言模型用于確定每對實體間的互補關系，并構建互補知識圖譜。此外，新的互補回憶模塊和

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備行業嗅覺與報道深度。