AI推荐系统

设计基于用户和基于物品的协同过滤推荐系统，包括矩阵分解、相似度度量以及冷启动处理策略。

使用GRU4Rec、SASRec、BERT4Rec和Transformer架构构建基于会话的推荐模型，从匿名或短期交互序列中预测下一个项目。

使用NLP、项目特征提取、TF-IDF、嵌入和相似度评分，为文本、媒体和产品目录设计基于内容的推荐引擎。

设计并实现用于推荐系统的多臂老虎机和上下文老虎机算法，在实时个性化中平衡探索与利用。

设计由大语言模型驱动的对话式推荐系统，融合自然语言偏好获取、多轮对话与检索增强型商品选择。

设计低延迟、高吞吐量的实时推荐服务基础设施，包括检索、排序、特征存储、缓存层和模型部署流水线。

通过设计多样性、新颖性、意外发现和覆盖率优化策略，提升推荐质量超越准确性，减少信息茧房并提高用户满意度。

使用成熟的公平性指标和去偏技术，审计推荐系统中的流行度偏见、曝光公平性、人口统计差异及反馈循环问题。

通过引导流程、元学习、跨域迁移和混合初始化策略，解决推荐系统中新用户和新物品的冷启动问题。

设计利用知识图谱、实体关系和图神经网络来提升可解释性、准确性和语义理解的推荐系统。