智能小助手推荐服务
2023-08-02 15:29:37 0 举报推荐：增加了用户侧召回、交互式推荐策略
作者其他创作
大纲/内容
语义相似度得分排序序列
精准推荐用户感兴趣的场景下的服务topK
分类
提前计算的不同类型热门服务
语义相似度计算
从数据库中获得此类别下的服务top K的服务
返回K个服务id
热门服务排序序列
模型预测问题sentence的场景
faiss 皮尔逊相似度
聚类下推荐的服务
数据更新策略：例如：算法推荐： 50%交互式推荐：50%
输入问题sentence
结束
用户行为相似度计算
HPMN模型
用户侧召回
推荐策略AB实验权重分配：例如：A桶：热门：30% 广告：30% 聚类：40%B桶：热门：30% 广告：40% 聚类：30%......
精排
预训练模型:robert-wwm
推荐得分
场景区划单位/部门年度数据.......
对平台服务热度计算
取topK
推荐冷启动召回模型DropoutNet
新用户
用户上下文信息
数据库中提前计算的服务名称的向量
开始
广告策略
用户交互式推荐
问答机器人服务
提取埋点日志中点击总次数、用户总量、浏览时长
用户登录
当前用户7种操作的分值
行为相似得分排序度序列
数据库中提前计算存储的表：根据所有用户上下文信息，使用K-Means聚类算法将所有用户进行分类
更新推荐结果：返回K个服务id
老用户
取分类下的热门服务数据
根据K-Means聚类算法预测用户的类别
用户自身行为积分
行为操作积分排序序列
根据业务制定特定广告策略
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