心情等情况下可能有不同的需求或兴趣

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将有歧义的实体消歧如利用等知识增强模型来实现实体消歧任务。 将不同来源的知识融合如利用等知识图谱协同网络模型来实现知识融合任务。 通过这些功能我们可以从海量的数据中构建出个包含了内容或商品的多维属性和关系的知识图谱从而为召回模型提供了强大的支持。

基于用户实时意图的召回模型 用户的需求或兴趣是动态的它们会随着时间、场景和情境的变化而变化。


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 汤加电话号码列表 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。