? 大模型下的推荐系统：三大方向与SCI创新点
? 一、三大核心研究方向
1. ? 大模型与推荐系统的深度融合架构
- ? 架构创新：大模型作为特征提取器、序列建模器或端到端推荐引擎
- ? 高效适配：轻量适配层（P-Tuning、LoRA）、提示工程在推荐场景的优化
- ? 多模态融合：图文/视频内容理解与用户兴趣的联合建模
2. ? 用户意图深度理解与交互式推荐
- ? 意图推理：基于用户历史、对话、上下文的长周期意图挖掘
- ? 可解释推荐：让大模型生成推荐理由，提升透明度与信任度
- ? 对话式推荐：自然语言交互实现动态需求澄清与个性化引导
3. ? 跨域、跨平台与可信推荐
- ? 跨域迁移：利用大模型的泛化能力实现数据稀缺场景的推荐
- ? 去偏差与公平性：识别并缓解数据偏差、生成公平的推荐结果
- ? 隐私保护：联邦学习、差分隐私与大模型结合的推荐框架
✨ 二、SCI创新点方向
? 方法创新
- ? 混合专家架构：针对不同用户群体/物品类型动态激活大模型参数
- ? 提示编排工程：设计推荐专用的结构化提示模板与优化策略
- ? 解耦式表征学习：分离用户兴趣的稳定部分与动态部分，提升泛化性
? 应用创新
- ? 电商多模态推荐：商品图文/视频描述 + 用户评论 + 历史行为的统一建模
- ? 长短视频流个性化：基于内容理解与观看序列的实时流推荐
- ? 教育资源自适应推荐：结合知识图谱与大模型，实现“学情-资源”精准匹配
- ? 健康信息推荐：基于个人健康数据与医学知识库的可信内容推送#深度之眼 #深度学习 #大模型 #推荐系统 #论文辅导 #多模态 #sci论文 #提供思路和创新点 #人工智能 #机器学习
? 一、三大核心研究方向
1. ? 大模型与推荐系统的深度融合架构
- ? 架构创新：大模型作为特征提取器、序列建模器或端到端推荐引擎
- ? 高效适配：轻量适配层（P-Tuning、LoRA）、提示工程在推荐场景的优化
- ? 多模态融合：图文/视频内容理解与用户兴趣的联合建模
2. ? 用户意图深度理解与交互式推荐
- ? 意图推理：基于用户历史、对话、上下文的长周期意图挖掘
- ? 可解释推荐：让大模型生成推荐理由，提升透明度与信任度
- ? 对话式推荐：自然语言交互实现动态需求澄清与个性化引导
3. ? 跨域、跨平台与可信推荐
- ? 跨域迁移：利用大模型的泛化能力实现数据稀缺场景的推荐
- ? 去偏差与公平性：识别并缓解数据偏差、生成公平的推荐结果
- ? 隐私保护：联邦学习、差分隐私与大模型结合的推荐框架
✨ 二、SCI创新点方向
? 方法创新
- ? 混合专家架构：针对不同用户群体/物品类型动态激活大模型参数
- ? 提示编排工程：设计推荐专用的结构化提示模板与优化策略
- ? 解耦式表征学习：分离用户兴趣的稳定部分与动态部分，提升泛化性
? 应用创新
- ? 电商多模态推荐：商品图文/视频描述 + 用户评论 + 历史行为的统一建模
- ? 长短视频流个性化：基于内容理解与观看序列的实时流推荐
- ? 教育资源自适应推荐：结合知识图谱与大模型，实现“学情-资源”精准匹配
- ? 健康信息推荐：基于个人健康数据与医学知识库的可信内容推送#深度之眼 #深度学习 #大模型 #推荐系统 #论文辅导 #多模态 #sci论文 #提供思路和创新点 #人工智能 #机器学习
