AI 大模型在电商搜索推荐中的用户画像构建：精准把握用户需求与行为偏好

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AI 大模型在电商搜索推荐中的用户画像构建：精准把握用户需求与行为偏好

随着人工智能技术的不断发展，电商搜索推荐系统已经成为电商平台的重要竞争力。其中，AI 大模型在用户画像构建中的应用尤为关键，能够精准把握用户需求与行为偏好，从而提供更加个性化的推荐服务。本文将探讨 AI 大模型在电商搜索推荐中用户画像构建的相关问题，并列举典型面试题和算法编程题。

典型面试题及答案解析

1. 用户画像的构建方法有哪些？

答案： 用户画像的构建方法主要包括以下几种：

• 基于历史行为数据： 分析用户的浏览、购买、收藏等行为数据，构建用户行为特征。
• 基于人口统计学特征： 利用用户的年龄、性别、地理位置、职业等信息，构建用户人口特征。
• 基于用户标签： 通过给用户打标签，将具有相似特征的用户归为一类，构建用户标签特征。
• 基于深度学习模型： 利用深度学习技术，从用户数据中自动提取特征，构建用户画像。

2. 什么是有监督学习、无监督学习和半监督学习？

答案：

• 有监督学习（Supervised Learning）：