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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。

这种召回模型各有优势和局限它们可以从不同的角度和层次来召回与用户需求或兴趣相关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 巴林电话号码列表 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。