用户在不同的地点

[sami]

例如用户在早上可能想要看些新闻或教育的内容而在晚上可能想要看些娱乐或游戏的内容。用户在工作时可能想要购买些办公用品而在休闲时可能想要购买些运动用品。

用户在不同的地点、天气、心情等情况下可能有不同的需求或兴趣。因此我们需要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。 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实时意图信息根据不同的场景和情境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实时 海外数据 意图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： 根据时间维度召回与用户当前时间段相关的内容或商品如最新上映的电影、即将下架的电影等。




根据场景维度召回与用户当前场景相关的内容或商品如家庭观影的电影、影院观影的电影等。 根据情境维度召回与用户当前情境相关的内容或商品如适合情侣看的电影、适合孩子看的电影等。 根据层次维度召回与电影属于同层次或不同层次的内容或商品如电视剧、小说等。

利用用户的实时意图的召回模型可以提高召回的灵活性和个性化同时也可以提高召回的时效性和实用性为用户提供更多的满足和惊喜。 那么如何捕捉和理解用户的实时意图呢？这就需要借助人工智能大模型的能力从多种数据源中获取和分析用户的实时意图信息然后将它们转化为召回的策略和条件。