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User Profiling
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LLM增强了探索型用户的流媒体推荐，但存在权衡 · 跟踪2个来源
两篇新研究论文探讨了在流媒体推荐系统中使用大型语言模型（LLM）进行用户画像的有效性。研究将LLM生成的画像与传统的聚合方法进行了比较，发现LLM对于行为偏离其历史记录的探索型用户更有效。然而，LLM生成的画像可能导致流行度吸引效应，降低目录覆盖率和新颖性。研究表明，上下文感知系统可以根据用户的消费模式动态选择画像策略。
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媒体公司在隐私法下通过用户画像获利
据报道，媒体公司正利用安全措施的幌子，规避法规和cookie的衰落，继续对用户进行画像。这项价值数十亿欧元的业务使他们能够绕过新的隐私法。调查强调了这些公司如何适应监管压力和技术变革。