Music Playlist Captioning at Scale with Large Language Models
大规模音乐播放列表标题生成：Deezer 基于 LLM 的工业化实践
🧭 LLM 生成推荐解释文案 ★ 深度解读
Deezer Research · SJTU Paris Elite Institute of Technology
用 LLM 为推荐播放列表自动生成描述性标题，在不改动推荐算法的情况下提升用户参与度 24.9%
📌 工作参考价值（4 点）
- 为推荐模块自动生成解释文案：不修改底层推荐算法，仅通过给推荐结果增加 LLM 生成的描述性标题，即可显著提升用户采纳、重连与满意度，适用于电商推荐理由、广告文案和搜索推荐摘要等场景。
- 上游聚类 + 批量生成降低计算成本：先生成约 5,000 个艺术家簇的描述，再映射到数以百万计的个性化播放列表，避免为每个推荐逐个调用 LLM，电商/广告中可对商品类目、兴趣簇等做类似离线批量生成，再动态拼装到推荐结果上。
- 多源弱信号融合作为 LLM 输入：将音乐标签（流派、情绪、年代等）与用户 playlist 标题中的创意词频统计融合，用权重排序后送入提示词，可为推荐系统构造富含语义的上下文输入，类似思路可用于融合商品属性、用户评论和搜索词。
- 低成本 LLM + 并行调用就满足线上近实时要求：使用 Gemini 2.0 Flash，全量 5000 个簇并行生成 5 个候选标题，总耗时 < 15 分钟、花费 ≈ $1，再通过 LLM-as-Judge 过滤，表明轻量级 LLM 结合离屏 pipeline 完全可支撑大规模推荐场景的文案生成。