从用户的实时行为数据中学习短期

[Reddi2]

偏好如利用等深度兴趣演化模型来实现用户的兴趣演化和偏好学习等任务。 根据用户的长期兴趣和短期偏好预测行为如利用等深度强化学习模型来实现用户行为的动态预测和优化等任务。


根据用户的长期兴趣和短期偏好预测兴趣如利 希腊 whatsapp 筛查 用等神经个性化注意力模型来实现用户兴趣的动态预测和优化等任务。


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。