从用户的反馈中识别实时意图如利用等预训练模型来实现情感分析和意图识别等任务。 从用户的上下文中理解实时意图如利用等注意力机制模型来实现上下文建模和理解等任务。 从用户的历史中理解实时意图如利用等深度学习模型来实现用户历史建模和理解等任务。 从用户的偏好中理解实时意图如利用等神经网络模型来实现用户偏好建模和理解等任务。
将用户的实时意图转化为召回策略如利用等多臂老虎机模型来实现召回策略的选择和优化等任务。 将用户的实时意图转化为召回条件如利用等序列到序列模型来实现召回条件的生成和执行等任务。 通过这些功能我们可以从多种数据源中获取和分析用户的实时意图信息从而为召回模型提供了强大的支持。 三基于深度学习的召回模型 用户的需求或兴趣是多样的它们由用户的长期兴趣和短期偏好共同决定。
例如用户可能有个长期的兴趣爱好如喜欢看科幻电影但也可能有个 马耳他 whatsapp 号码列表 短期的偏好如最近想看些悬疑电影。用户的长期兴趣和短期偏好可能是相互影响和相互调节的如因为喜欢看科幻电影所以。因此我们需要学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好从而实现基于行为和兴趣的召回。 例如如果我们要召回些与电影相关的内容或商品我们可以利用用户的长期兴趣和短期偏好信息根据不同的行为和兴趣找出不同的候选集如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出用户的长期兴趣和短期偏好信息可以帮助我们从多个角度和层次来召回与电影相关的内容或商品如： 根据长期兴趣维度召回与用户长期兴趣相关的内容或商品如科幻电影动作电影等。
根据短期偏好维度召回与用户短期偏好相关的内容或商品如悬疑电影喜剧电影等。 根据行为维度召回与用户行为相关的内容或商品如最近浏览过的电影最近收藏过的电影等。 根据兴趣维度召回与用户兴趣相关的内容或商品如最感兴趣的电影最可能购买的电影等。 利用用户的长期兴趣和短期偏好的召回模型可以提高召回的精准性和个性化同时也可以提高召回的稳定性和灵活性为用户提供更多的匹配和推荐。