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Building Recommender Systems Using Large Language Models

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Dieses Produkt erscheint am 12. Oktober 2025

Produktnummer: 186609f1f794144933b6674afba8bbe036
Autor: Wang, Jianqiang (Jay)
Themengebiete: Content understanding Data augmentation Large Language Models Model distillation Recommendation system
Veröffentlichungsdatum: 12.10.2025
EAN: 9783032011527
Sprache: Englisch
Seitenzahl: 145
Produktart: Unbekannt
Verlag: Springer International Publishing
Produktinformationen "Building Recommender Systems Using Large Language Models"
This book offers a comprehensive exploration of the intersection between Large Language Models (LLMs) and recommendation systems, serving as a practical guide for practitioners, researchers, and students in AI, natural language processing, and data science. It addresses the limitations of traditional recommendation techniques—such as their inability to fully understand nuanced language, reason dynamically over user preferences, or leverage multi-modal data—and demonstrates how LLMs can revolutionize personalized recommendations. By consolidating fragmented research and providing structured, hands-on tutorials, the book bridges the gap between cutting-edge research and real-world application, empowering readers to design and deploy next-generation recommender systems.Structured for progressive learning, the book covers foundational LLM concepts, the evolution from classic to LLM-powered recommendation systems, and advanced topics including end-to-end LLM recommenders, conversational agents, and multi-modal integration. Each chapter blends theoretical insights with practical coding exercises and real-world case studies, such as fashion recommendation and generative content creation. The final chapters discuss emerging challenges, including privacy, fairness, and future trends, offering a forward-looking roadmap for research and application. Readers with a basic understanding of machine learning and NLP will find this resource both accessible and invaluable for building effective, modern recommendation systems enhanced by LLMs.
Bücherregal gefüllt mit juristischen Werken

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