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大语言模型与推荐系统结合,通过构建用户知识图谱和两跳推理挖掘潜在兴趣,打破信息茧房。采用多智能体辩论提升推理准确性,引入对比学习确保召回内容相关性与转化效率。实验表明,该方法显著提升推荐多样性与新颖性,用户消费指标持续改善,有效突破反馈循环,提升用户体验。
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