1958UniversityofScienceandTechnologyofChina大模型推荐技术及展望UserIdentificationandRecommendationforSharedAccounts冯福利博士fengfl@ustc.edu.cn2023/819581.推荐及LLM简介2.LLM赋能推荐系统3.大模型推荐展望1推荐方法的本质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•User：行为多样、模式复杂，受众多外界因素影响•Item：item间众多低频关联，不断出现新item理解不到位，泛化能力差，推荐不满意2大模型新范式q自然语言处理（NLP）领域的发展：NLP1.0:字典/词汇表+规则NLP3.0:深度神经网络模型20002018早期2012NLP2.0:统计模型NLP4.0:预训练+微调+Prompt模式进入大型语言模型（LLM）时代3智能涌现泛化能力帮我概括一下NCF文章的主要用简明的...