EasyRec是一款基于语言模型的推荐系统，由香港大学团队开发。其独特之处在于通过文本行为对齐框架分析用户行为故事中的情感和细节，预测用户喜好，无需大量用户数据。该系统结合对比学习和协同语言模型，能准确预测新用户和新商品的喜好，特别是在零样本推荐场景中表现出色。EasyRec的即插即用特性使其易于集成到现有推荐系统中，提升性能。论文展示了EasyRec在多个真实世界数据集上的优秀表现，证明了其在推荐准确性上的优势。随着技术的不断发展，EasyRec有望在商业推荐系统和学术研究中发挥更大作用。