B2C Data

基于用户实时意图的召回模型：利用人工智能大模型捕捉和理解用户的实时意图从而实现基于场景和情境的召回。 基于深度学习的召回模型：利用人工智能大模型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。

多路召回融合：利用人工智能大模型融合多种召回策略从而实现基于综合和优化的召回。 接下来我们将分别介绍这四个方面的内容希望能给你带来些有用的信息和启示。基于知识图谱的召回模型 知识图谱是种用于表示和存储知识的结构化数据它由实体、属性和关系组成形成了个复杂的网络。




知识图谱可以帮助我们理解和关联内容或商品的多维属性和关系从而实现基于语义和逻辑的召回。 例如如果我们要召回些与苹果相关的内容或商品我们可以利用知识图谱中的信息根据不同的维度和关系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 从图中可以看出知识图谱可以帮助我们从多个角度和层次来召回与苹果相关的内容或商品如： 根据类型维度召回与苹果同类的内容或商品如梨、香蕉等。

根据属性维度召回与苹果具有相同或相似属性的内容 汤加电话号码列表 或商品如红色、甜的等。


根据关系维度召回与苹果存在某种关系的内容或商品如苹果公司、苹果手机等。 根据层次维度召回与苹果属于同层次或不同层次的内容或商品如水果、食物等。

利用知识图谱的召回模型可以提高召回的精度和覆盖度同时也可以提高召回的多样性和丰富性为用户提供更多的选择和发现。 如何定义端产品及端产品经理方法论 相较于端产品端产品最大的特点是：面向特定领域用户且数量少得多但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强与业务的结合更紧密。