Building Recommender Systems Using Large Language Models
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nature Switzerland Okt 2025, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book offers a comprehensive exploration of the intersection between Large Language Models (LLMs) and recommendation systems, serving as a practical guide for practitioners, researchers, and students in AI, natural language processing, and data science. It addresses the limitations of traditional recommendation techniques such as their inability to fully understand nuanced language, reason dynamically over user preferences, or leverage multi-modal data and demonstrates how LLMs can revolutionize personalized recommendations. By consolidating fragmented research and providing structured, hands-on tutorials, the book bridges the gap between cutting-edge research and real-world application, empowering readers to design and deploy next-generation recommender systems.Structured for progressive learning, the book covers foundational LLM concepts, the evolution from classic to LLM-powered recommendation systems, and advanced topics including end-to-end LLM recommenders, conversational agents, and multi-modal integration. Each chapter blends theoretical insights with practical coding exercises and real-world case studies, such as fashion recommendation and generative content creation. The final chapters discuss emerging challenges, including privacy, fairness, and future trends, offering a forward-looking roadmap for research and application. Readers with a basic understanding of machine learning and NLP will find this resource both accessible and invaluable for building effective, modern recommendation systems enhanced by LLMs. 236 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783032011510
- Título
- Building Recommender Systems Using Large Language Models
- Autor
- Jianqiang (Jay) Wang
- Editorial
- Springer, Springer Nature Switzerland Okt 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032011515
- ISBN 13
- 9783032011510
- Peso del artículo
- 365 gramos
- Dimensiones
- 235x155x13 mm
This book offers a comprehensive exploration of the intersection between Large Language Models (LLMs) and recommendation systems, serving as a practical guide for practitioners, researchers, and students in AI, natural language processing, and data science. It addresses the limitations of traditional recommendation techniques—such as their inability to fully understand nuanced language, reason dynamically over user preferences, or leverage multi-modal data—and demonstrates how LLMs can revolutionize personalized recommendations. By consolidating fragmented research and providing structured, hands-on tutorials, the book bridges the gap between cutting-edge research and real-world application, empowering readers to design and deploy next-generation recommender systems.
Structured for progressive learning, the book covers foundational LLM concepts, the evolution from classic to LLM-powered recommendation systems, and advanced topics including end-to-end LLM recommenders, conversational agents, and multi-modal integration. Each chapter blends theoretical insights with practical coding exercises and real-world case studies, such as fashion recommendation and generative content creation. The final chapters discuss emerging challenges, including privacy, fairness, and future trends, offering a forward-looking roadmap for research and application. Readers with a basic understanding of machine learning and NLP will find this resource both accessible and invaluable for building effective, modern recommendation systems enhanced by LLMs.
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Acerca del autor
Jianqiang (Jay) Wang is an AI and data science leader with over 16 years of experience developing machine learning, search, and recommendation systems across leading tech companies including Microsoft, Snap, Twitter, and Kuaishou. He has led data science and AI teams and built large-scale systems for content understanding, personalization, and monetization.
Jay is the founder of Curify AI, an AI-powered productivity and content platform, where he focuses on integrating Large Language Models into real-world applications. His current interests span retrieval-augmented generation, multimodal AI, and generative recommendation systems.
He holds a Ph.D. in Statistics and brings a blend of academic rigor and industrial experience to this hands-on guide for building LLM-enhanced recommendation systems.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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