趣和短期偏好相关的内

[tasmih1234]

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 缅甸赌博数据 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。 根据基于用户实时意图的召回模型的结果，召回与用户当前场景和情境相关的内容或商品，如家庭观影的电影、适合情侣看的电影等。

根据基于深度学习的召回模型的结果，召回与用户长期兴容或商品，如最感兴趣的电影、最可能购买的电影等。 根据多路召回融合的方法，融合和优化多种召回模型的结果，召回最终的候选集，如最符合用户需求和兴趣的电影等。 利用多路召回融合的方法，可以提高召回的综合性和优化性，同时也可以提高召回的平衡性和协调性，为用户提供更多的优质和合适的内容或商品。 那么，如何实现多路召回融合呢？这就需要借助人工智能大模型的能力，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，然后将它们作为最终的候选集。这是个非常复杂的过程，涉及到多个步骤和技术，如：