|内容简介

该报告深入探讨了2023年大模型推荐技术的发展现状与未来趋势，从理论基础到实际应用进行了全面分析。首先，报告概述了推荐系统的基本原理及其在互联网服务中的重要性，特别是针对个性化内容分发、电商商品推荐等场景的应用价值。接着，重点介绍了基于深度学习的大规模预训练模型如何通过捕捉用户行为模式和兴趣偏好来提升推荐准确性与用户体验，并且讨论了几种主流架构如Transformer及其变体在推荐算法中的最新进展。 此外，报告还特别关注了数据隐私保护问题，在强调个性化服务的同时提出了一系列解决方案，旨在平衡个性化需求与用户隐私安全之间的关系。对于行业面临的挑战，比如冷启动问题、长尾效应以及模型解释性不足等问题也做了详尽阐述，并给出了一些前沿的研究方向和技术手段作为应对策略。最后，展望部分则预测了未来几年内推荐技术可能迎来的重大变革，包括但不限于多模态信息融合、跨域知识迁移等方面的技术突破，以及这些变化将如何重塑数字营销生态和个人化服务领域。