一、LLM 与传统推荐系统的区别推荐系统的核心目标是为用户提供个性化的内容或产品推荐。传统推荐系统和 LLM 推荐系统在方法和实现上存在显著区别，主要体现在以下几个方面：对比项传统推荐系统LLM 推荐系统推荐方式基于规则、协同过滤、矩阵分解等方法通过自然语言理解和生成能力进行智能化推荐数据处理主要依赖结构化数据（用户行为、商品特征）能够处理文本、图片等多模态数据泛化能力依赖手工特征设计，泛化能力有限理解上下文语义，适应更多场景可解释性规则明确，易于解释生成式推荐可能解释性较弱，但能提供个性化解读个性化能力基于历史行为数据，存在冷启动问题（在系统中没有足够的行为数据，导致难以捕捉其兴趣偏好）通过...