AI 大模型在电商搜索推荐中的数据处理技术：应对大规模复杂数据

AI 大模型在电商搜索推荐中的数据处理技术：应对大规模复杂数据

一、背景与挑战

随着互联网的迅速发展，电商行业成为了全球数字经济的重要支柱。在电商平台上，搜索推荐系统作为提升用户体验和推动销售的重要工具，扮演着至关重要的角色。然而，随着用户规模的扩大和数据量的激增，传统的推荐系统面临着诸多挑战，如：

• 数据规模大：电商平台积累了海量的用户数据、商品数据、交易数据等，如何高效处理和分析这些数据成为了一项巨大挑战。
• 数据多样性：用户的行为数据、商品属性数据、用户评价数据等具有不同的数据结构和特征，如何整合和利用这些多样化的数据成为了关键问题。
• 实时性要求高：用户在电商平台上进行搜索和浏览的行为具有即时性，推荐系统需要快速响应用户的请求，提供个性化的推荐结果。
• 模型复杂度：大模型通常具有更高的参数量和计算复杂度，如何在保证效果的同时，提高模型的训练和推理效率成为了一项技术难题。

二、典型问题与面试题库

针对上述挑战，以下列出了一些典型的问题和面试题，这些问题涵盖了电商搜索推荐系统在数据处理方面的核心技术和难点：

1. 如何处理大规模用户行为数据？

答案： 可以采用以下方法：

• 数