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大模型如何和推荐系统结合,提升推荐效率呢?
大模型与推荐系统的结合，可以显著提升推荐效率，这种结合主要体现在以下几个方面：语义理解与精准匹配 大模型，特别是大型语言模型（LLMs），通过预训练学习到了丰富的语义表示，能够更好地理解用户需求和内容特征。
推荐系统利用深度学习和图神经网络，如NGCF和LightGCN，显著提升个性化推荐。然而，它们过分依赖ID信息，忽视了文本信息，且易受隐式反馈（如点击偏见）的噪声干扰。为此，我们提出了RLMRec，通过结合LLMs（大型语言模型）增强表示学习，捕捉更多深层次的语义特征。
**隐式反馈的增强**：LLMRec直接增强潜在交互，利用大语言模型作为知识感知采样器来增加pair-wise的BPR训练数据。这种方式利用数据集中的文本信息和大语言模型的优势，从自然语言的角度构建用户偏好模型，而不仅仅是依赖于ID级别的交互。
张敏教授还分享了团队与其他学者的工作成果，包括构建基于大模型的推荐系统、探索新的应用场景，以及通过改进用户交互方式，让推荐系统更加贴近用户需求。这些工作不仅提升了推荐系统的性能，也改变了用户与系统的交互模式，激发了用户参与度的提升。
在对话式推荐系统中，用户能与系统进行互动，依据对话交流，系统逐步优化推荐内容。谷歌基于大语言模型 LaMDA 实现的对话式推荐系统 RecLLM，显著提升个性化推荐体验。
怎样才能做好手淘搜索推荐?
1、流量提升：关注核心指标与策略 为显著提升流量，商家需关注产品加购率和收藏率，确保它们超过行业平均水平。通过生意参谋的市场大盘功能，可以轻松监控这些指标。同时，点击率也应高于行业平均值（4%以上），以提高推荐可见度。满足这些基础条件后，手淘搜索推荐的效果将显著提升。
2、建立和维护粉丝群体，增加与粉丝的互动，可以有效提高复购率。同时，重视老客户的关系维护，可以帮助商家稳定手淘首页的流量。
3、淘宝会优先推荐什么样的宝贝给消费者 其实，这个问题很简单：最有可能成交的宝贝优先推荐给消费者。也就是说消费者看了以后，发现是最贴近自己实际需求的，构成了最精准的市场。什么叫做贴近实际需求？会发现两个词：想要、有能力要。
4、手淘首页推荐：手淘首页根据用户的兴趣和购物习惯，利用先进算法推荐商品和内容，吸引用户点击查看。 搜索结果推荐：在手淘进行商品搜索时，系统会分析用户的搜索关键词和历史行为，展示相关商品和店铺，提高用户的搜索效率。
5、跳转率、停留时间等，与行业平均水平对比，优化服务效率、交货时间等关键点。同时，提升转化率和产品质量也至关重要。低转化率导致产出比低，影响流量获取。产品质量差则影响复购率，需从包装提升产品质量。建立粉丝群，加强与粉丝互动，提高复购率。做好老客户维护，能稳定手淘首页流量。
电商中台——商品中心拆解
电商中台的目标是搭建一个系统，能够统一管理商品的类目、属性、品牌和发布流程，提升电商平台的整体运营效率。在构建此系统时，需要关注的术语包括前台类目、后台类目、商品属性、属性值、属性组、属性名称等。这些术语对应着商品的结构化信息，是电商平台构建推荐系统、实现个性化服务的基础。
CMS中心负责平台/店铺装修管理，具备抽象能力。电子凭证作为O2O业务关键模块，支持履约场景，与订单、商品等中心紧密关联。总结，电商中台架构拆解涉及多个业务模块，每个模块设计旨在满足特定业务需求，实现高效、灵活的电商运营。中台架构的构建与优化，对于提升业务效率、客户体验和数据增长具有重要意义。
营销中台 营销中台，作为与业务变动紧密相连的系统，每个电商平台的营销中台设计各具特色。它是直接接触客户、驱动商业化的关键部门，包括广告、会员等其他商业化部门，它们的策略和动作直接影响客户下单意愿与平台GMV。大厂的营销部门往往规模庞大，相当于一个小公司，体现了其在业务中的核心地位。
中台的概念，在互联网行业中有着独特的定义。它不仅仅是一种技术架构，更是一种组织与业务机制，其核心在于将企业中的核心能力，如技术、流程、数据等，通过共享服务中心的形式进行沉淀与标准化。这种架构模式使得企业能够更加快速、低成本地进行业务创新。
阿里巴巴的中台架构 阿里巴巴有超过数十个业务单元（如淘宝、天猫、聚划算、菜鸟）均不是独立构建在阿里云之上，在后端阿里云技术平台和前端业务之间有“共享业务事业部”，将业务中公共、通用的业务沉淀下来，包括用户中心、商品中心、交易中心、评价中心等十几个共享单元，是“厚平台的真正实现”。
erp系统对接电商
1、在对接过程中，建议关注以下几个关键点：首先，确保你的ERP系统能够支持电商平台的最新版本API接口。其次，定期更新和维护你的系统，以适应电商平台的变动。此外，考虑到安全性和数据保护，确保遵循电商平台的安全要求。最后，与电商平台保持良好的沟通，及时解决开发中遇到的问题，以确保项目顺利进行。
2、一些ERP系统内置了电商管理模块，例如亿看软件，用户只需下载安全密钥即可实现与电商平台的对接。对接成功后，电商平台上的订单信息将能够实时传输至ERP系统中。这样一来，无论是线上还是线下，所有交易信息都能被ERP系统准确记录和管理。
3、电商对接ERP系统的稳定性取决于多个因素，包括网络连接、系统性能、数据传输等。旺店通ERP系统作为一款成熟的电商ERP产品，在对接稳定性方面也经过了大量的实践检验。
算法技术开发的本意,是精准匹配用户个性化需要
1、算法技术开发的本意是精准匹配用户个性化需求，降低信息筛选成本，提升用户体验。在信息爆炸的时代，用户面对海量的信息往往感到无所适从。算法技术的出现，就像一位贴心的助手，能够帮助用户从纷繁复杂的信息海洋中迅速找到他们真正感兴趣的内容。
2、算法技术开发的本意，是精准匹配用户个性化需求。在现代社会，随着科技的飞速发展和大数据时代的来临，算法技术已成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。算法技术的开发，旨在通过一系列复杂的计算和分析，更精确地理解并满足用户的个性化需求。
3、综上所述，算法技术开发的本意在于通过精准匹配用户个性化需求，提升用户体验，降低用户的信息筛选成本和时间成本，进而在竞争激烈的市场中为用户创造更大的价值。
4、综上所述，算法技术开发的本意是精准匹配，这一原则贯穿于算法设计、应用及优化的全过程。通过不断追求精准匹配，算法技术得以在各个领域发挥巨大作用，推动社会的科技进步与创新发展。
5、而DeepSeek就像是一位超级智能的“信息猎人”，它利用深度学习算法，对用户的查询意图进行深度解析，从而能够更精准地匹配用户需求。这种“懂你所想，予你所需”的能力，让DeepSeek在众多搜索引擎中脱颖而出。不仅如此，DeepSeek还注重用户体验的每一个细节。
