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例如用户可能有个长期的兴趣爱好如喜欢看科幻电影但也可能有个短期的偏好如最近想看些悬疑电影。用户的长期兴趣和短期偏好可能是相互影响和相互调节的如因为喜欢看科幻电影所以最近想看些科幻悬疑电影。因此我们需要学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好从而实现基于行为和兴趣的召回。

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长期兴趣和短期偏好信息根据不同的行为和兴趣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长期兴趣和短期偏好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： 根据长期兴趣维度召回与用户长期兴趣相关的内容或商品如科幻电影、动作电影等。




根据短期偏好维度召回与用户短期偏好相关的内容或商品 乌兹别克斯坦电话号码列表 如悬疑电影、喜剧电影等。 根据行为维度召回与用户行为相关的内容或商品如最近浏览过的电影、最近收藏过的电影等。 根据兴趣维度召回与用户兴趣相关的内容或商品如最感兴趣的电影、最可能购买的电影等。

利用用户的长期兴趣和短期偏好的召回模型可以提高召回的精准性和个性化同时也可以提高召回的稳定性和灵活性为用户提供更多的匹配和推荐。 那么如何学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好呢？这就需要借助人工智能大模型的能力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然后将它们用于召回的模型中。