AI 大模型在电商搜索推荐中的价值：提高转化率与忠诚度的双重策略

AI大模型在电商搜索推荐中的应用：提升转化率和忠诚度的策略解析

1. 电商搜索推荐系统中的核心挑战

在电商搜索推荐系统中，核心挑战包括：

• 个性化推荐： 如何根据用户的兴趣、历史行为等信息，精准地推荐商品？
• 实时性： 如何快速响应用户的搜索请求，提供实时推荐结果？
• 多样性： 如何保证推荐结果具有多样性，避免用户感受到信息过载？

2. AI大模型在电商搜索推荐中的作用

AI大模型在电商搜索推荐中发挥着至关重要的作用，主要包括以下方面：

• 用户画像构建： 通过分析用户的搜索、购买、收藏等行为，构建详细的用户画像。
• 商品特征提取： 对商品进行特征提取，包括商品类别、品牌、价格、销量等。
• 推荐算法优化： 利用大模型进行推荐算法的优化，提高推荐效果。

3. 典型面试题和算法编程题