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1-50章
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共86章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1部分 理论基础与技术框架
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第1章 大语言模型推荐系统的技术框架
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1.1 基本技术详解
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1.2 大语言模型推荐系统的核心模块
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1.3 推荐系统的关键挑战与解决技术
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1.4 本章小结
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1.5 思考题
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第2章 数据处理与特征工程
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2.1 数据清洗与标准化
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2.2 用户画像与物品画像的构建
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2.3 特征交互与场景特征生成
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2.4 本章小结
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2.5 思考题
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第2部分 核心技术解析
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第3章 嵌入技术在推荐系统中的应用
3.1 用户行为嵌入生成技术
3.2 多模态数据嵌入技术
3.3 嵌入向量的存储与检索优化
3.4 自监督嵌入学习方法
3.5 本章小结
3.6 思考题
第4章 生成式推荐：从特征到内容
4.1 大语言模型生成特征的技术方法
4.2 大语言模型生成推荐内容
4.3 生成式推荐系统的优化与评估
4.4 生成约束与RLHF
4.5 本章小结
4.6 思考题
第5章 预训练语言模型在推荐系统中的应用
5.1 预训练语言模型的架构设计
5.2 预训练语言模型在冷启动推荐中的应用
5.3 代码实战：基于MIND数据集构建预训练推荐系统
5.4 本章小结
5.5 思考题
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
6.1 微调推荐模型的关键技术
6.2 个性化推荐系统的实现
6.3 案例分析：TALLRec框架在个性化推荐中的应用
6.4 参数高效微调（LoRA）的实现与应用
6.5 本章小结
6.6 思考题
第7章 上下文学习与直接推荐技术
7.1 大语言模型上下文学习的技术实现
7.2 Prompt优化与自适应推荐系统
7.3 基于Few-shot和Zero-shot的推荐任务
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