Как использовать поисковый запрос и историю пользователя для формирования выдачи в холодном старте?

В условиях холодного старта, когда у пользователя нет или мало истории взаимодействий, формирование релевантной выдачи требует комбинированного подхода.

1. Использование поискового запроса:

   • Анализ ключевых слов и их семантики для понимания намерений пользователя.
   • Применение моделей обработки естественного языка (например, векторных представлений слов) для расширения запроса и поиска похожих документов.

2. Использование истории пользователя:

   • Если история есть, можно выделить предпочтения пользователя (темы, категории, типы контента).
   • В случае отсутствия истории — использовать агрегированные данные по похожим пользователям (коллаборативная фильтрация) или демографические данные.

3. Гибридные модели:

   • Комбинировать результаты поиска по запросу с рекомендациями на основе похожих пользователей.
   • Использовать ранжирование с учетом вероятности релевантности и интересов.

4. Обучение моделей:

   • Использовать данные о поведении пользователей с похожими запросами для обучения моделей ранжирования.
   • Постепенно обновлять профиль пользователя по мере накопления истории.

Таким образом, при холодном старте основная ставка делается на анализ запроса и использование общих паттернов поведения, а история пользователя начинает играть роль по мере её накопления.