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在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，召回模型是一種重要的工具，它可以根據(jù)用戶(hù)的行為和屬性，從海量的候選物品中篩選出最有可能感興趣的物品，從而提高轉(zhuǎn)化率和用戶(hù)滿(mǎn)意度。然而，傳統(tǒng)的召回模型往往只能利用內(nèi)部信息，即用戶(hù)在平臺(tái)上的行為和屬性，而忽略了外部信息，即用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的行為和屬性，以及其他來(lái)源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節(jié)日等。這些外部信息可能對(duì)用戶(hù)的興趣和需求有很大的影響，如果能夠有效地利用它們，就可以提升召回模型的效果和覆蓋度，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。

本文將介紹如何應(yīng)用人工智能大模型，即具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解和生成能力的深度學(xué)習(xí)模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于外部信息的召回模型。我們將分別介紹基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型和基于情景的召回模型，以及它們的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。我們還將給出一些實(shí)例和示意圖，以幫助你更好地理解和運(yùn)用這些模型。

在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，召回模型是一種重要的工具，它可以根據(jù)用戶(hù)的行為和屬性，從海量的候選物品中篩選出最有可能感興趣的物品，從而提高轉(zhuǎn)化率和用戶(hù)滿(mǎn)意度。例如，在電商平臺(tái)中，召回模型可以根據(jù)用戶(hù)的瀏覽、購(gòu)買(mǎi)、收藏、評(píng)價(jià)等行為，以及用戶(hù)的性別、年齡、地域、偏好等屬性，從數(shù)百萬(wàn)的商品中，為用戶(hù)推薦最合適的商品；在廣告營(yíng)銷(xiāo)中，召回模型可以根據(jù)用戶(hù)的點(diǎn)擊、瀏覽、搜索等行為，以及用戶(hù)的設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、位置等屬性，從數(shù)千種的廣告中，為用戶(hù)展示最相關(guān)的廣告；在用戶(hù)增長(zhǎng)中，召回模型可以根據(jù)用戶(hù)的注冊(cè)、登錄、活躍、留存等行為，以及用戶(hù)的來(lái)源、渠道、邀請(qǐng)碼等屬性，從數(shù)百種的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中，為用戶(hù)推薦最有吸引力的活動(dòng)。

然而，傳統(tǒng)的召回模型往往只能利用內(nèi)部信息，即用戶(hù)在平臺(tái)上的行為和屬性，而忽略了外部信息，即用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的行為和屬性，以及其他來(lái)源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節(jié)日等。這些外部信息可能對(duì)用戶(hù)的興趣和需求有很大的影響，如果能夠有效地利用它們，就可以提升召回模型的效果和覆蓋度，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。

例如，在電商平臺(tái)中，如果我們能夠利用用戶(hù)在社交媒體上的點(diǎn)贊、評(píng)論、分享等行為，以及用戶(hù)關(guān)注的明星、品牌、話題等信息，就可以更好地了解用戶(hù)的喜好和風(fēng)格，從而為用戶(hù)推薦更符合其口味的商品；在廣告營(yíng)銷(xiāo)中，如果我們能夠利用用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的搜索、瀏覽、購(gòu)買(mǎi)等行為，以及用戶(hù)的興趣、意圖、需求等信息，就可以更好地捕捉用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)意向，從而為用戶(hù)展示更有價(jià)值的廣告；在用戶(hù)增長(zhǎng)中，如果我們能夠利用用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的注冊(cè)、登錄、活躍、留存等行為，以及用戶(hù)的社交關(guān)系、信任度、影響力等信息，就可以更好地識(shí)別用戶(hù)的潛力和價(jià)值，從而為用戶(hù)推薦更有激勵(lì)的活動(dòng)。

那么，如何利用外部信息來(lái)提升召回模型的效果呢？這就需要我們借助人工智能大模型，即具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言理解和生成能力的深度學(xué)習(xí)模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于外部信息的召回模型。人工智能大模型可以從海量的文本數(shù)據(jù)中，學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)義和邏輯知識(shí)，從而能夠理解和生成各種類(lèi)型的自然語(yǔ)言，包括用戶(hù)的行為、屬性、興趣、意圖、需求等。通過(guò)將人工智能大模型與召回模型結(jié)合，我們可以實(shí)現(xiàn)以下兩種基于外部信息的召回模型：基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型和基于情景的召回模型。下面，我們將分別介紹這兩種模型的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

一、基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型

營(yíng)銷(xiāo)漏斗是一種描述用戶(hù)從認(rèn)知到轉(zhuǎn)化的過(guò)程的模型，它通常分為四個(gè)階段：認(rèn)知、興趣、欲望和行動(dòng)（AIDA）。在每個(gè)階段，用戶(hù)的數(shù)量會(huì)逐漸減少，形成一個(gè)漏斗的形狀。因此，營(yíng)銷(xiāo)的目標(biāo)就是盡可能地?cái)U(kuò)大漏斗的上層，即吸引更多的用戶(hù)進(jìn)入漏斗，以及盡可能地縮小漏斗的下層，即促進(jìn)更多的用戶(hù)完成轉(zhuǎn)化。在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，轉(zhuǎn)化可以是購(gòu)買(mǎi)、點(diǎn)擊、注冊(cè)、登錄、活躍、留存等不同的目標(biāo)行為。

基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型，就是根據(jù)用戶(hù)所處的營(yíng)銷(xiāo)漏斗的不同階段，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。例如，在電商平臺(tái)中，對(duì)于處于認(rèn)知階段的用戶(hù)，我們可以召回一些具有廣泛吸引力的物品，如熱門(mén)商品、新品上架、限時(shí)折扣等，以提高用戶(hù)的關(guān)注度和興趣度；對(duì)于處于興趣階段的用戶(hù)，我們可以召回一些具有針對(duì)性的物品，如相關(guān)商品、相似商品、配套商品等，以增加用戶(hù)的欲望和信心；對(duì)于處于欲望階段的用戶(hù)，我們可以召回一些具有優(yōu)勢(shì)的物品，如高評(píng)分商品、優(yōu)惠券商品、贈(zèng)品商品等，以激發(fā)用戶(hù)的行動(dòng)和決策；對(duì)于處于行動(dòng)階段的用戶(hù)，我們可以召回一些具有延續(xù)性的物品，如再次購(gòu)買(mǎi)商品、推薦商品、增值服務(wù)等，以延長(zhǎng)用戶(hù)的生命周期和提升用戶(hù)的忠誠(chéng)度。

那么，如何利用人工智能大模型來(lái)實(shí)現(xiàn)基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型呢？我們可以采用以下的方法：

首先，我們需要收集和整合用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息，包括用戶(hù)在平臺(tái)上的行為和屬性，以及用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的行為和屬性，以及其他來(lái)源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節(jié)日等。這些信息可以用自然語(yǔ)言的形式表示，例如，“用戶(hù)A在微博上關(guān)注了明星B，并點(diǎn)贊了其最新的動(dòng)態(tài)”，“用戶(hù)C在淘寶上搜索了‘冬季保暖服’，并瀏覽了10個(gè)商品”，“用戶(hù)D在京東上購(gòu)買(mǎi)了一臺(tái)電視，并給出了五星的評(píng)價(jià)”，“用戶(hù)E在今天是情人節(jié)，并且所在的城市是下雪天氣”等。

其次，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息進(jìn)行編碼，即將自然語(yǔ)言的信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，從而能夠捕捉到信息的語(yǔ)義和邏輯。例如，我們可以用GPT-3的編碼器，將“用戶(hù)A在微博上關(guān)注了明星B，并點(diǎn)贊了其最新的動(dòng)態(tài)”這句話，轉(zhuǎn)化為一個(gè)長(zhǎng)度為768的向量，如[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]等。

第三，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)物品的信息進(jìn)行編碼，即將物品的名稱(chēng)、描述、標(biāo)簽、評(píng)價(jià)等信息，也用自然語(yǔ)言的形式表示，然后轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，從而能夠捕捉到物品的特征和屬性。例如，我們可以用GPT-3的編碼器，將“這是一件紅色的羽絨服，適合冬季穿著，款式時(shí)尚，品質(zhì)優(yōu)良，評(píng)分為4.8分，價(jià)格為399元”這句話，轉(zhuǎn)化為一個(gè)長(zhǎng)度為768的向量，如[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]等。

第四，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)和物品的向量進(jìn)行匹配，即計(jì)算用戶(hù)和物品之間的相似度或相關(guān)度，從而能夠評(píng)估用戶(hù)對(duì)物品的興趣程度。例如，我們可以用GPT-3的解碼器，將用戶(hù)A和物品X的向量作為輸入，輸出一個(gè)0到1之間的數(shù)值，如0.8，表示用戶(hù)A對(duì)物品X的興趣程度為0.8，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。

第五，我們需要根據(jù)用戶(hù)所處的營(yíng)銷(xiāo)漏斗的不同階段，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，即根據(jù)用戶(hù)和物品的匹配度，以及物品的特征和屬性，從海量的候選物品中，篩選出最適合用戶(hù)的物品，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。例如，對(duì)于處于認(rèn)知階段的用戶(hù)，我們可以召回一些匹配度較高，且具有廣泛吸引力的物品，如熱門(mén)商品、新品上架、限時(shí)折扣等；對(duì)于處于興趣階段的用戶(hù)，我們可以召回一些匹配度較高，且具有針對(duì)性的物品，如相關(guān)商品、相似商品、配套商品等；對(duì)于處于欲望階段的用戶(hù)，我們可以召回一些匹配度較高，且具有優(yōu)勢(shì)的物品，如高評(píng)分商品、優(yōu)惠券商品、贈(zèng)品商品等；對(duì)于處于行動(dòng)階段的用戶(hù)，我們可以召回一些匹配度較高，且具有延續(xù)性的物品，如再次購(gòu)買(mǎi)商品、推薦商品、增值服務(wù)等。

通過(guò)這樣的方法，我們就可以利用人工智能大模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。下面，我們將給出一個(gè)示例，來(lái)說(shuō)明這種模型的應(yīng)用效果。

假設(shè)我們是一個(gè)電商平臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理，我們想要為用戶(hù)推薦一些商品，以提高用戶(hù)的轉(zhuǎn)化率和滿(mǎn)意度。我們首先收集了用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息，如下：

• 用戶(hù)A：在平臺(tái)上瀏覽了一些男裝商品，但沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)；在微博上關(guān)注了明星B，并點(diǎn)贊了其最新的動(dòng)態(tài)，其中明星B穿著一件紅色的羽絨服；在今天是元旦節(jié)，并且所在的城市是北京，天氣寒冷。
• 用戶(hù)B：在平臺(tái)上購(gòu)買(mǎi)了一件藍(lán)色的牛仔褲，并給出了五星的評(píng)價(jià)；在微信上分享了一篇關(guān)于旅游的文章，并表示想要去云南旅游；在今天是元旦節(jié)，并且所在的城市是上海，天氣溫暖。
• 用戶(hù)C：在平臺(tái)上搜索了“手機(jī)”，并瀏覽了幾個(gè)品牌的手機(jī)，但沒(méi)有下單；在百度上搜索了“華為手機(jī)怎么樣”，并瀏覽了幾篇評(píng)測(cè)文章；在今天是元旦節(jié)，并且所在的城市是深圳，天氣晴朗。

然后，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息進(jìn)行編碼，將自然語(yǔ)言的信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，如下：

• 用戶(hù)A：[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
• 用戶(hù)B：[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
• 用戶(hù)C：[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]

接著，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)物品的信息進(jìn)行編碼，將物品的名稱(chēng)、描述、標(biāo)簽、評(píng)價(jià)等信息，也用自然語(yǔ)言的形式表示，然后轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，如下：

• 物品X：這是一件紅色的羽絨服，適合冬季穿著，款式時(shí)尚，品質(zhì)優(yōu)良，評(píng)分為4.8分，價(jià)格為399元。[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
• 物品Y：這是一件白色的T恤，適合夏季穿著，款式簡(jiǎn)約，質(zhì)地舒適，評(píng)分為4.5分，價(jià)格為99元。[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
• 物品Z：這是一部華為手機(jī)，型號(hào)為P50，性能強(qiáng)勁，拍照清晰，評(píng)分為4.9分，價(jià)格為4999元。[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]

最后，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)和物品的向量進(jìn)行匹配，計(jì)算用戶(hù)和物品之間的相似度或相關(guān)度，從而評(píng)估用戶(hù)對(duì)物品的興趣程度，如下：

• 用戶(hù)A和物品X的匹配度為0.8，表示用戶(hù)A對(duì)物品X的興趣程度為0.8，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)A和物品Y的匹配度為0.2，表示用戶(hù)A對(duì)物品Y的興趣程度為0.2，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)A和物品Z的匹配度為0.4，表示用戶(hù)A對(duì)物品Z的興趣程度為0.4，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)B和物品X的匹配度為0.3，表示用戶(hù)B對(duì)物品X的興趣程度為0.3，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)B和物品Y的匹配度為0.7，表示用戶(hù)B對(duì)物品Y的興趣程度為0.7，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)B和物品Z的匹配度為0.5，表示用戶(hù)B對(duì)物品Z的興趣程度為0.5，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)C和物品X的匹配度為0.2，表示用戶(hù)C對(duì)物品X的興趣程度為0.2，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)C和物品Y的匹配度為0.3，表示用戶(hù)C對(duì)物品Y的興趣程度為0.3，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。
• 用戶(hù)C和物品Z的匹配度為0.9，表示用戶(hù)C對(duì)物品Z的興趣程度為0.9，越接近1表示越感興趣，越接近0表示越不感興趣。

根據(jù)用戶(hù)和物品的匹配度，以及物品的特征和屬性，我們可以根據(jù)用戶(hù)所處的營(yíng)銷(xiāo)漏斗的不同階段，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，如下：

• 對(duì)于用戶(hù)A，我們判斷其處于認(rèn)知階段，因?yàn)槠湓谄脚_(tái)上只瀏覽了一些商品，但沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)。因此，我們?yōu)槠湔倩匾恍┢ヅ涠容^高，且具有廣泛吸引力的物品，如物品X，即紅色的羽絨服，因?yàn)檫@件商品與用戶(hù)A在微博上關(guān)注的明星B穿著的羽絨服相似，且適合用戶(hù)A所在的寒冷的城市，而且這件商品的評(píng)分和價(jià)格也較高，可以激發(fā)用戶(hù)A的關(guān)注度和興趣度。
• 對(duì)于用戶(hù)B，我們判斷其處于興趣階段，因?yàn)槠湓谄脚_(tái)上已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)了一件商品，并給出了高評(píng)價(jià)。因此，我們?yōu)槠湔倩匾恍┢ヅ涠容^高，且具有針對(duì)性的物品，如物品Y，即白色的T恤，因?yàn)檫@件商品與用戶(hù)B已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)的藍(lán)色的牛仔褲相配，且適合用戶(hù)B所在的溫暖的城市，而且這件商品的評(píng)分和價(jià)格也較合理，可以增加用戶(hù)B的欲望和信心。
• 對(duì)于用戶(hù)C，我們判斷其處于欲望階段，因?yàn)槠湓谄脚_(tái)上搜索了“手機(jī)”，并瀏覽了幾個(gè)品牌的手機(jī)，但沒(méi)有下單。因此，我們?yōu)槠湔倩匾恍┢ヅ涠容^高，且具有優(yōu)勢(shì)的物品，如物品Z，即華為手機(jī)，因?yàn)檫@部手機(jī)與用戶(hù)C在百度上搜索的“華為手機(jī)怎么樣”相關(guān)，且這部手機(jī)的性能和拍照都很強(qiáng)，而且這部手機(jī)的評(píng)分和價(jià)格也較高，可以激發(fā)用戶(hù)C的行動(dòng)和決策。

通過(guò)這樣的召回策略，我們就可以為不同階段的用戶(hù)推薦最適合他們的商品，從而提高用戶(hù)的轉(zhuǎn)化率和滿(mǎn)意度。當(dāng)然，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，實(shí)際的應(yīng)用中，我們還需要考慮更多的因素，如用戶(hù)的歷史行為、物品的庫(kù)存、物品的曝光度、物品的多樣性等，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化的召回效果。如果你想了解更多關(guān)于基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型的原理和應(yīng)用，你可以關(guān)注我們的個(gè)人號(hào)“產(chǎn)品經(jīng)理獨(dú)孤蝦”（全網(wǎng)同號(hào)），在我們的專(zhuān)欄《用AI驅(qū)動(dòng)數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)》中，你可以找到更多的相關(guān)內(nèi)容和案例，以及如何作為產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員，有效地利用這些模型來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)和提升用戶(hù)體驗(yàn)。

二、基于情景的召回模型

除了基于營(yíng)銷(xiāo)漏斗的召回模型，我們還可以利用人工智能大模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于情景的召回模型，即根據(jù)用戶(hù)所處的不同的情景，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。情景是指用戶(hù)在特定的時(shí)間、地點(diǎn)、環(huán)境、心境等條件下，所表現(xiàn)出的不同的行為和需求。例如，在早上，用戶(hù)可能需要一些提神的物品，如咖啡、早餐、新聞等；在晚上，用戶(hù)可能需要一些放松的物品，如音樂(lè)、電影、游戲等；在工作日，用戶(hù)可能需要一些辦公的物品，如筆記本、打印機(jī)、文具等；在周末，用戶(hù)可能需要一些娛樂(lè)的物品，如書(shū)籍、玩具、運(yùn)動(dòng)器材等。通過(guò)識(shí)別用戶(hù)的情景，我們可以為用戶(hù)推薦更符合其當(dāng)前狀態(tài)的物品，從而提高用戶(hù)的滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

基于情景的召回模型，就是根據(jù)用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息，來(lái)判斷用戶(hù)所處的情景，然后根據(jù)情景的特征，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。例如，在電商平臺(tái)中，對(duì)于處于早上的用戶(hù)，我們可以召回一些具有提神作用的物品，如咖啡、早餐、新聞等，以幫助用戶(hù)開(kāi)始新的一天；對(duì)于處于晚上的用戶(hù)，我們可以召回一些具有放松作用的物品，如音樂(lè)、電影、游戲等，以幫助用戶(hù)緩解壓力和疲勞；對(duì)于處于工作日的用戶(hù)，我們可以召回一些具有辦公作用的物品，如筆記本、打印機(jī)、文具等，以幫助用戶(hù)提高工作效率和質(zhì)量；對(duì)于處于周末的用戶(hù)，我們可以召回一些具有娛樂(lè)作用的物品，如書(shū)籍、玩具、運(yùn)動(dòng)器材等，以幫助用戶(hù)享受生活和健康。

那么，如何利用人工智能大模型來(lái)實(shí)現(xiàn)基于情景的召回模型呢？我們可以采用以下的方法：

首先，我們需要收集和整合用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息，包括用戶(hù)在平臺(tái)上的行為和屬性，以及用戶(hù)在其他平臺(tái)或渠道上的行為和屬性，以及其他來(lái)源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節(jié)日等。這些信息可以用自然語(yǔ)言的形式表示，例如，“用戶(hù)A在早上7點(diǎn)登錄了平臺(tái)，并瀏覽了一些咖啡商品”，“用戶(hù)B在晚上9點(diǎn)登錄了平臺(tái)，并瀏覽了一些電影商品”，“用戶(hù)C在工作日登錄了平臺(tái)，并瀏覽了一些筆記本商品”，“用戶(hù)D在周末登錄了平臺(tái)，并瀏覽了一些書(shū)籍商品”等。

其次，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息進(jìn)行編碼，即將自然語(yǔ)言的信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，從而能夠捕捉到信息的語(yǔ)義和邏輯。例如，我們可以用GPT-3的編碼器，將“用戶(hù)A在早上7點(diǎn)登錄了平臺(tái)，并瀏覽了一些咖啡商品”這句話，轉(zhuǎn)化為一個(gè)長(zhǎng)度為768的向量，如[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]等。

第三，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的向量進(jìn)行分類(lèi)，即將用戶(hù)的向量映射到不同的情景類(lèi)別，從而能夠識(shí)別用戶(hù)所處的情景。例如，我們可以用GPT-3的解碼器，將用戶(hù)A的向量作為輸入，輸出一個(gè)情景類(lèi)別，如“早上”，表示用戶(hù)A處于早上的情景。

第四，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)物品的信息進(jìn)行編碼，即將物品的名稱(chēng)、描述、標(biāo)簽、評(píng)價(jià)等信息，也用自然語(yǔ)言的形式表示，然后轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，從而能夠捕捉到物品的特征和屬性。例如，我們可以用GPT-3的編碼器，將“這是一杯拿鐵咖啡，香濃醇厚，適合早上飲用，可以提神醒腦，價(jià)格為19元”這句話，轉(zhuǎn)化為一個(gè)長(zhǎng)度為768的向量，如[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]等。

第五，我們需要利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)物品的向量進(jìn)行分類(lèi)，即將物品的向量映射到不同的情景類(lèi)別，從而能夠判斷物品所屬的情景。例如，我們可以用GPT-3的解碼器，將物品X的向量作為輸入，輸出一個(gè)情景類(lèi)別，如“早上”，表示物品X屬于早上的情景。

第六，我們需要根據(jù)用戶(hù)所處的情景，為用戶(hù)召回不同類(lèi)型的物品，即根據(jù)用戶(hù)的情景類(lèi)別，以及物品的情景類(lèi)別，從海量的候選物品中，篩選出最適合用戶(hù)的物品，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。例如，對(duì)于處于早上的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于早上的物品，如咖啡、早餐、新聞等，以幫助用戶(hù)開(kāi)始新的一天；對(duì)于處于晚上的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于晚上的物品，如音樂(lè)、電影、游戲等，以幫助用戶(hù)緩解壓力和疲勞；對(duì)于處于工作日的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于工作日的物品，如筆記本、打印機(jī)、文具等，以幫助用戶(hù)提高工作效率和質(zhì)量；對(duì)于處于周末的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于周末的物品，如書(shū)籍、玩具、運(yùn)動(dòng)器材等，以幫助用戶(hù)享受生活和健康。

通過(guò)這樣的方法，我們就可以利用人工智能大模型，來(lái)實(shí)現(xiàn)基于情景的召回模型，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。下面，我們將給出一個(gè)示例，來(lái)說(shuō)明這種模型的應(yīng)用效果。

假設(shè)我們是一個(gè)音樂(lè)平臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理，我們想要為用戶(hù)推薦一些歌曲，以提高用戶(hù)的聽(tīng)歌時(shí)長(zhǎng)和滿(mǎn)意度。我們首先收集了用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息，如下：

• 用戶(hù)A：在平臺(tái)上收聽(tīng)了一些輕松的歌曲，如《夜空中最亮的星》、《漂洋過(guò)海來(lái)看你》等；在微博上關(guān)注了歌手C，并點(diǎn)贊了其最新的動(dòng)態(tài)，其中歌手C宣布了其新專(zhuān)輯的發(fā)行日期；在今天是周六，并且所在的城市是杭州，天氣晴朗。
• 用戶(hù)B：在平臺(tái)上收聽(tīng)了一些激情的歌曲，如《我是歌手》、《燃燒我的卡路里》等；在抖音上關(guān)注了舞者D，并點(diǎn)贊了其最新的視頻，其中舞者D跳了一支火辣的舞蹈；在今天是周六，并且所在的城市是廣州，天氣悶熱。
• 用戶(hù)C：在平臺(tái)上收聽(tīng)了一些傷感的歌曲，如《你的酒館對(duì)我打了烊》、《后來(lái)的我們》等；在微信上分享了一篇關(guān)于分手的文章，并表示很難過(guò)；在今天是周六，并且所在的城市是北京，天氣陰雨。

然后，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的內(nèi)部信息和外部信息進(jìn)行編碼，將自然語(yǔ)言的信息轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，如下：

• 用戶(hù)A：[0.1, -0.2, 0.3, …, -0.4]
• 用戶(hù)B：[0.2, -0.1, 0.4, …, -0.3]
• 用戶(hù)C：[0.3, -0.3, 0.2, …, -0.2]

接著，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)用戶(hù)的向量進(jìn)行分類(lèi)，即將用戶(hù)的向量映射到不同的情景類(lèi)別，從而能夠識(shí)別用戶(hù)所處的情景。例如，我們可以用GPT-3的解碼器，將用戶(hù)A的向量作為輸入，輸出一個(gè)情景類(lèi)別，如“輕松”，表示用戶(hù)A處于輕松的情景。

最后，我們利用人工智能大模型，如GPT-3等，來(lái)對(duì)歌曲的信息進(jìn)行編碼，即將歌曲的名稱(chēng)、歌手、歌詞、風(fēng)格等信息，也用自然語(yǔ)言的形式表示，然后轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量，從而能夠捕捉到歌曲的特征和屬性。例如，我們可以用GPT-3的編碼器，將“這是一首歌曲，名為《陽(yáng)光總在風(fēng)雨后》，歌手為E，歌詞為‘陽(yáng)光總在風(fēng)雨后，只要你能撐得住，就會(huì)看到彩虹，就會(huì)看到希望’，風(fēng)格為勵(lì)志”這句話，轉(zhuǎn)化為一個(gè)長(zhǎng)度為768的向量，如[0.4, -0.4, 0.1, …, -0.1]等。

根據(jù)用戶(hù)所處的情景，我們?yōu)橛脩?hù)召回不同類(lèi)型的歌曲，即根據(jù)用戶(hù)的情景類(lèi)別，以及歌曲的情景類(lèi)別，從海量的候選歌曲中，篩選出最適合用戶(hù)的歌曲，從而實(shí)現(xiàn)更有效的個(gè)性化推薦。例如，對(duì)于處于輕松的情景的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于輕松的歌曲，如《陽(yáng)光總在風(fēng)雨后》、《小幸運(yùn)》、《愛(ài)情轉(zhuǎn)移》等，以幫助用戶(hù)享受生活和快樂(lè)；對(duì)于處于激情的情景的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于激情的歌曲，如《我是歌手》、《燃燒我的卡路里》、《狂浪》等，以幫助用戶(hù)釋放壓力和熱情；對(duì)于處于傷感的情景的用戶(hù)，我們可以召回一些屬于傷感的歌曲，如《你的酒館對(duì)我打了烊》、《后來(lái)的我們》、《再見(jiàn)只是陌生人》等，以幫助用戶(hù)抒發(fā)情感和尋求安慰。

通過(guò)這樣的召回策略，我們就可以為不同情景的用戶(hù)推薦最適合他們的歌曲，從而提高用戶(hù)的聽(tīng)歌時(shí)長(zhǎng)和滿(mǎn)意度。當(dāng)然，這只是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例，實(shí)際的應(yīng)用中，我們還需要考慮更多的因素，如用戶(hù)的歷史行為、歌曲的流行度、歌曲的多樣性等，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)化的召回效果。