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内容简介：本书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。本书分为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。