5. 难点及热点研究¶
面向真实业务场景，除了模型能力本身，还需要处理数据偏差、冷启动与范式演进等关键问题。本章围绕三个核心方向展开。首先是偏差消除，重点关注选择偏差、曝光偏差和位置偏差等问题，通过 IPS、位置感知建模等方法进行识别与校正，从而提升训练与评测的一致性。其次是冷启动问题，通过引入内容特征、结构化信息和迁移学习等技术，改善新用户与新物品的推荐效果。最后是生成式推荐，探索从传统的“检索+排序”范式向“理解+生成”范式转变的技术路径与工程实践。
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