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基于知识图谱的召回模型 知识图谱是种用于表示和存储知识的结构化数据它由实体属性和关系组成形成了个复杂的网络。 知识图谱可以帮助我们理解和关联内容或商品的多维属性和关系从而实现基于语义和逻辑的召回。 例如如果我们要召回些与苹果相关的内容或商品我们可以利用知识图谱中的信息根据不同的维度和关系找出不同的候选集如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出知识图谱可以帮助我们从多个角度和层次来召回与苹果相关的内容或商品如： 根据类型维度召回与苹果同类的内容或商品如梨香蕉等。

根据属性维度召回与苹果具有相同或相似属性的内容或商品如红色甜的等。 根据关系维度召回与苹果存在某种关系的内容或商品如苹果公司苹果手机等。 根据层次维度召回与苹果属于同层次或不同层次的内容或商品如水果食物等。 利用知识图谱的召回模型可以提高召回的精度和覆盖度同时也可以提高召回的多样性和丰富性为用户提供更多的选择和发现。

如何定义端产品及端产品经理方法论 相较于端产品端产品最 女性数据 大的特点是：面向特定领域用户且数量少得多但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强与业务的结合更紧密。 例如用户在早上可能想要看些新闻或教育的内容而在晚上可能想要看些娱乐或游戏的内容。用户在工作时可能想要购买些办公用品而在休闲时可能想要购买些运动用品。

用户在不同的地点天气心情等情况下可能有不同的需求或兴趣。因此我们需要捕捉图从而实现基于场景和情境的召回。 例如如果我们要召回些与电影相关的内容或商品我们可以利用用户的实时意图信息根据不同的场景和情境找出不同的候选集如下图所示： 如何用大模型打造超级召回引擎 从图中可以看出用户的实时意图信息可以帮助我们从多个角度和层次来召回与电影相关的内容或商品如： 根据时间维度召回与用户当前时间段相关的内容或商品如最新上映的电影即将下架的电影等。