次来召回与用户需求或兴趣相关
根据用户的长期兴趣和短期偏好预测兴趣，如利用等神经个性化注意力模型来实现用户兴趣的动态预测和优化等任务。 通过这些功能，我们可以从用户的历史和实时的行为数据中学习用户的长期兴趣和短期偏好的表示，从而为召回模型提供了强大的支持。 四、多路召回融合 我们已经介绍了三种基于深度数据处理的召回模型，分别是基于知识图谱的召回模型、基于用户实时意图的召回模型和基于深度学习的召回模型。这三种召回模型各有优势和局限，它们可以从不同的角度和层的内容或商品，但也可能存在些问题，如： 基于知识图谱的召回模型，可以提高召回的精度和覆盖度，但也可能召回些与用户不太相关或不太感兴趣的内容或商品，如苹果和牛顿、电影和导演等。基于用户实时意图的召回模型，可以提高召回的灵活性和个性化，但也可能召回些与用户不太匹配或不太适合的内容或商品，如想看恐怖片的用户召回些过于恐怖或低质量的电影等。 基于深度学习的召回模型，可以提高召回 土耳其 Whatsapp 数据 的精准性和稳定性，但也可能召回些与用户过于相似或过于单的内容或商品，如喜欢看科幻电影的用户召回些缺乏新意或多样性的电影等。 为了解决这些问题，我们需要利用人工智能大模型的能力，融合多种召回策略，从而实现基于综合和优化的召回。
多路召回融合是种将多种召回模型的结果进行融合和优化的方法，它可以综合考虑多种召回模型的优势和局限，从而提高召回的效果和效率。 例如，如果我们要召回些与电影相关的内容或商品，我们可以利用多路召回融合的方法，根据不同的召回模型的结果，进行融合和优化，找出最终的候选集，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，多路召回融合的方法可以帮助我们从多种召回模型的结果中，选择和组合最合适的内容或商品，从而实现基于综合和优化的召回，如： 根据基于知识图谱的召回模型的结果，召回与电影相关的内容或商品，如科幻电影、悬疑电影等。
页:
[1]