推荐系统的核心在于捕捉并理解用户的潜在偏好，进而为用户推送合适的信息资源。目前，主流的研究工作通常依赖于用户的交互行为日志数据（如点击商品、评论文本数据）来训练推荐模型（通常是深度学习模型）。然而，这些方法在实践中面临着一系列技术挑战，如缺乏通用的知识信息、难以应对冷启动和领域迁移问题等。由于大语言模型具有优秀的语言理解和知识推理能力，近期很多研究工作尝试将其应用在推荐系统领域。下面将从以下三个方面概述大语言模型在推荐系统中的相关研究进展。

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