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A Survey of Foundation Model-Driven Recommender Systems: From Feature-Based, Generative to Agentic Paradigms
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨基础模型在推荐系统中的应用，分析其在多模态数据整合、表示学习和自然语言理解方面的优势，提出三种主要推荐范式，并指出未来研究方向及技术挑战，以推动推荐系统的发展。
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关键要点
- 基础模型在推荐系统中的应用填补了多模态数据整合的空白。
- 基础模型提升了推荐系统中的表示学习和自然语言理解能力。
- 研究提出了三种主要的推荐范式。
- 未来研究方向包括技术挑战，以推动推荐系统的发展。
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