《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》
本书内容
《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》系统阐述大语言模型与推荐系统深度融合的创新实践，涵盖技术原理、开发方法及实战案例。《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》分为4部分，共12章，涉及推荐系统的多个关键模块，包括技术框架、数据处理、特征工程、嵌入生成、排序优化及推荐结果评估。重点解析大语言模型在冷启动问题、长尾内容优化和个性化推荐等领域的核心技术，通过深度剖析上下文学习、Prompt工程及分布式部署等方法，展示如何利用大语言模型提高推荐精度和用户体验。同时，通过实战项目的解析，助力读者掌握高效智能推荐系统从开发到部署的全流程。《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》还引用了Hugging Face的Transformer库、ONNX优化工具以及分布式推理框架等先进技术，为构建工业级推荐系统筑牢坚实基础。
本书作者
梁志远，博士，毕业于北京航空航天大学。长期从事人工智能、大语言模型的开发，专注于深度学习、自然语言处理、数据分析与智能决策等领域。主持或参与多项科研项目，涵盖模型训练优化、知识蒸馏、自动推理与多模态学习等方向。致力于推动人工智能技术在工业应用、智能交互与数据驱动中的实践与发展。
韩晓晨，博士，长期从事高性能计算与大模型训练算力优化研究。近十年来，专注于智能计算架构优化及大规模数据处理，深耕控制算法、机器视觉等领域。近年来，重点研究大模型训练加速、算力调度与异构计算优化，致力于提升计算效率与资源利用率，推动大规模人工智能模型的高效部署与应用。
本书读者
《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》注重理论与实践的结合，尤其适合希望将推荐技术应用于业务场景的开发者与研究人员阅读。
本书目录
目 录
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3
1.1 基本技术详解3
1.1.1 Transformer架构基础3
1.1.2 注意力机制8
1.1.3 大规模向量检索技术13
1.1.4 Prompt工程与上下文学习技术17
1.1.5 计算性能优化与并行训练技术21
1.2 大语言模型推荐系统的核心模块24
1.2.1 嵌入生成与用户画像建模25
1.2.2 嵌入生成模块29
1.2.3 召回模块32
1.2.4 排序模块35
1.2.5 实时推荐与上下文处理模块38
1.3 推荐系统的关键挑战与解决技术41
1.3.1 数据稀疏性问题41
1.3.2 高并发环境详解45
1.4 本章小结50
1.5 思考题51
第2章 数据处理与特征工程52
2.1 数据清洗与标准化52
2.1.1 异构数据格式标准化处理52
2.1.2 数据噪声过滤与异常检测56
2.2 用户画像与物品画像的构建60
2.2.1 用户兴趣特征生成61
2.2.2 基于嵌入向量的物品特征提取65
2.3 特征交互与场景特征生成69
2.3.1 特征交叉组合实现69
2.3.2 领域知识的上下文特征增强73
2.4 本章小结77
2.5 思考题77
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81
3.1 用户行为嵌入生成技术81
3.1.1 基于大语言模型的用户行为编码81
3.1.2 时间序列特征的嵌入优化84
3.2 多模态数据嵌入技术88
3.2.1 文本、图像与视频嵌入的融合方法88
3.2.2 基于CLIP模型的多模态特征联合嵌入92
3.3 嵌入向量的存储与检索优化95
3.3.1 使用Faiss进行高效向量检索95
3.3.2 向量检索优化98
3.3.3 文本嵌入向量生成100
3.4 自监督嵌入学习方法103
3.4.1 自监督学习基本原理103
3.4.2 基于对比学习的嵌入生成106
3.5 本章小结110
3.6 思考题111
第4章 生成式推荐：从特征到内容112
4.1 大语言模型生成特征的技术方法112
4.1.1 GPT生成用户兴趣特征与物品特征112
4.1.2 T5模型与文本生成115
4.2 大语言模型生成推荐内容118
4.2.1 个性化商品描述与广告文案生成118
4.2.2 基于用户历史行为生成推荐121
4.3 生成式推荐系统的优化与评估127
4.3.1 推荐生成结果过滤127
4.3.2 评估：生成内容与用户点击率130
4.4 生成约束与RLHF133
4.4.1 生成约束在推荐任务中的实现133
4.4.2 基于RLHF的生成质量优化技术136
4.5 本章小结140
4.6 思考题140
第5章 预训练语言模型在推荐系统中的应用142
5.1 预训练语言模型的架构设计142
5.1.1 使用PLM进行用户与物品的联合建模142
5.1.2 Transformer架构对推荐效果的提升146
5.2 预训练语言模型在冷启动推荐中的应用149
5.2.1 用户冷启动与物品冷启动的特征生成149
5.2.2 基于上下文学习的冷启动推荐153
5.2.3 利用生成模型创建冷启动数据160
5.3 代码实战：基于MIND数据集构建预训练推荐系统163
5.3.1 数据集加载与预处理163
5.3.2 用户与物品特征的嵌入生成166
5.3.3 预训练模型的构建与优化169
5.3.4 推荐结果的推理与评估172
5.3.5 模型改进与迭代开发175
5.4 本章小结181
5.5 思考题182
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185
6.1 微调推荐模型的关键技术185
6.1.1 PEFT185
6.1.2 RLHF191
6.2 个性化推荐系统的实现196
6.2.1 针对长尾用户的微调策略196
6.2.2 微调后推荐系统的效果提升201
6.3 案例分析：TALLRec框架在个性化推荐中的应用206
6.3.1 微调模型的训练与部署206
6.3.2 基于用户行为的个性化推荐实现210
6.3.3 TALLRec的多任务学习在推荐中的应用214
6.4 参数高效微调（LoRA）的实现与应用219
6.4.1 LoRA技术的具体实现与代码分析219
6.4.2 LoRA优化推荐系统的实际案例222
6.5 本章小结227
6.6 思考题228
第7章 上下文学习与直接推荐技术229
7.1 大语言模型上下文学习的技术实现229
7.1.1 提示词工程229
7.1.2 动态上下文学习与实时推荐231
7.2 Prompt优化与自适应推荐系统234
7.2.1 连续Prompt生成234
7.2.2 用户意图检测与自适应推荐算法236
7.3 基于Few-shot和Zero-shot的推荐任务239
7.3.1 Few-shot推荐任务的案例与技术解析239
7.3.2 Zero-shot推荐任务案例分析242
7.4 本章小结248
7.5 思考题248
第8章 多任务学习与交互式推荐系统250
8.1 多任务学习模型的架构设计250
8.1.1 多任务学习模型在推荐中的应用250
8.1.2 多任务优化253
8.2 交互式推荐系统的智能体架构257
8.2.1 交互式推荐中的Agent系统简单实现257
8.2.2 用户实时反馈对推荐模型的动态更新259
8.3 实战案例：基于LangChain实现对话式推荐262
8.3.1 用户对话驱动的推荐生成262
8.3.2 多轮对话中的上下文管理问题264
8.3.3 对话与推荐融合266
8.3.4 云端部署LangChain系统268
8.4 本章小结271
8.5 思考题272
第4部分 实战与部署
第 9 章 排序算法与推荐结果优化275
9.1 排序算法的核心技术275
9.1.1 Transformer生成排序特征的方法275
9.1.2 CTR预测模型277
9.2 排序优化的代码实现280
9.2.1 Wide&Deep模型排序案例281
9.2.2 使用GBDT进行特征排序与评分284
9.3 基于Learning-to-Rank的排序优化287
9.3.1 Pointwise、Pairwise和Listwise方法解析288
9.3.2 使用Learning-to-Rank优化推荐系统排序的案例290
9.4 本章小结295
9.5 思考题296
第10章 冷启动问题与长尾问题详解298
10.1 冷启动问题的技术解决方案298
10.1.1 利用大语言模型生成初始用户行为样本298
10.1.2 新品与冷门内容的长尾推荐301
10.2 长尾用户的动态兴趣建模303
10.2.1 兴趣迁移303
10.2.2 基于行为序列的动态特征生成305
10.3 冷启动推荐的案例分析307
10.3.1 冷启动推荐系统的代码实现307
10.3.2 基于大语言模型的物品冷启动解决方案309
10.3.3 长尾内容的推荐优化311
10.3.4 案例实战：公众号冷启动推荐313
10.4 本章小结315
10.5 思考题316
第11章 推荐系统开发基础317
11.1 推荐系统的分布式架构设计317
11.1.1 微服务框架下的推荐模块部署317
11.1.2 ONNX模型转换与TensorRT推理加速319
11.1.3 分布式向量检索服务的负载均衡322
11.1.4 高可用推荐服务容错与恢复机制324
11.2 推荐服务的高并发优化326
11.2.1 实时推荐服务的缓存机制设计326
11.2.2 异步处理与批量推理的性能提升329
11.2.3 动态负载均衡在推荐服务中的应用331
11.2.4 使用分布式消息队列优化高并发推荐流333
11.3 推荐系统的日志与监控模块336
11.3.1 实时监控系统性能与用户行为数据336
11.3.2 日志采集与分布式存储架构338
11.3.3 异常检测与告警系统341
11.3.4 推荐效果评估反馈345
11.4 本章小结348
11.5 思考题348
第12章 基于大模型的电商平台推荐系统开发350
12.1 项目规划与系统设计350
12.1.1 基于大语言模型的推荐系统整体架构设计350
12.1.2 需求分析与功能模块划分353
12.2 数据管理模块355
12.2.1 数据采集、清洗与规范化355
12.2.2 用户与物品特征生成357
12.3 嵌入生成与召回模块开发361
12.3.1 基于大模型的嵌入生成361
12.3.2 向量检索与召回363
12.4 排序与优化模块365
12.4.1 CTR生成式排序模型365
12.4.2 使用LTR优化推荐效果368
12.5 系统部署与实时服务371
12.5.1 模型转换与ONNX优化371
12.5.2 分布式推理服务与API接口开发373
12.5.3 模型微调与部署376
12.6 性能监控与日志分析380
12.7 本章小结383
12.8 思考题384
本书特色
本文摘自《大模型智能推荐系统:技术解析与开发实践》，获出版社和作者授权发布。返回搜狐，查看更多
