港大EasyRec推荐系统：文本洞察用户心声

摘要

香港大学团队开发的EasyRec推荐系统，通过文本行为对齐框架分析用户行为故事，预测用户喜好。该系统结合对比学习和协同语言模型，即使在用户数据有限的情况下也能提供精准推荐。EasyRec在多个真实世界数据集上的测试中表现优异，尤其在零样本推荐场景中。此外，其即插即用特性使其易于集成到现有推荐系统中，具有广泛的应用前景。

主要特点

1. 🔍 精准预测：基于文本分析预测用户喜好。
2. 🤖 智能学习：结合对比学习和协同语言模型。
3. 📈 性能优越：在推荐准确性上超越现有模型。
4. 🔧 即插即用：轻松集成到现有推荐系统。

技术优势

1. 📚 零样本推荐：在新用户和新商品推荐场景中表现出色。
2. 🔗 情感分析：分析用户行为故事中的情感和细节。
3. 🌐 兼容性强：适用于商业和学术研究。

应用场景

1. 🛒 电子商务：提升商品推荐系统性能。
2. 📊 数据分析：为学术研究提供新工具。
3. 📱 移动应用：优化用户个性化体验。

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