2024推荐系统综述

### 2024年推荐系统的最新综述报告

#### 推荐系统的发展趋势
近年来，随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和自然语言处理(NLP)领域的突破，推荐系统的研究和发展也取得了显著进展。当前的趋势表明，基于Transformer架构的模型正在成为主流，这类模型因其高效的并行化能力和强大的表达能力而备受青睐[^5]。

#### 基础模型的应用
基础模型（Foundation Models），作为一类预训练的大规模机器学习模型，在多个领域展现出了卓越的能力。对于推荐系统而言，这些模型可以用于捕捉用户行为模式中的复杂特征，并通过迁移学习的方式应用于特定场景下的个性化推荐服务中[^1]。

#### 图神经网络的作用
除了传统的矩阵分解方法外，图神经网络(GNNs)也被广泛引入到现代推荐算法设计当中。GNNs能够有效地建模实体间的关系结构信息，从而提高预测准确性以及解释力。特别是在社交平台、电子商务网站等具有丰富关系数据的应用环境中表现尤为突出[^2]。

#### 新硬件的支持
NVIDIA推出的Blackwell系列GPU为AI计算提供了更强有力的支持，这无疑会加速包括但不限于推荐系统在内的各类AI应用的研发进程。更高的性能意味着可以在更短时间内完成更大规模的数据集上的实验验证工作，进而推动整个行业向前发展[^3]。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

def encode_text(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model(**inputs)
    last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
    return last_hidden_states.mean(dim=1)

text_example = "This is an example sentence."
encoded_vector = encode_text(text_example)
print(encoded_vector)