AI大模型在个性化搜索推荐中的应用探索

自拟标题

"AI大模型赋能个性化搜索推荐：应用场景与算法解析"

一、典型问题/面试题库

1. 个性化搜索推荐的核心要素是什么？

答案： 个性化搜索推荐的核心要素包括用户兴趣模型、内容特征提取和推荐算法。

解析： 用户兴趣模型通过收集用户的历史行为数据（如搜索记录、浏览历史、购买行为等）来构建用户画像。内容特征提取则对推荐内容（如商品、文章等）进行特征抽取，如文本内容中的关键词、标签、情感等。推荐算法结合用户兴趣模型和内容特征，通过计算相似度、协同过滤等方式生成推荐结果。

2. 个性化搜索推荐中的冷启动问题如何解决？

答案： 冷启动问题可以通过以下几种方法解决：

• 基于内容的推荐： 利用内容特征进行相似性匹配，无需用户历史行为数据。
• 协同过滤： 通过用户群体的行为数据构建相似用户群体，为新用户推荐与其相似的用户喜欢的商品或内容。
• 人工标签： 为新用