例如如果我们要召回些与电影相关

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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 希腊 whatsapp 筛查 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趣和短期偏好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。


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。