Comment utiliser la requête de recherche et l'historique de l'utilisateur pour former la livraison lors du démarrage à froid?

Dans des conditions de démarrage à froid, lorsque l'utilisateur n'a pas ou peu d'historique d'interactions, la génération de résultats pertinents nécessite une approche combinée.

1. Utilisation de la requête de recherche :

   • Analyse des mots-clés et de leur sémantique pour comprendre les intentions de l'utilisateur.
   • Application de modèles de traitement du langage naturel (par exemple, représentations vectorielles des mots) pour étendre la requête et rechercher des documents similaires.

2. Utilisation de l'historique de l'utilisateur :

   • S'il existe un historique, il est possible de mettre en évidence les préférences de l'utilisateur (sujets, catégories, types de contenu).
   • En cas d'absence d'historique, utiliser des données agrégées d'utilisateurs similaires (filtrage collaboratif) ou des données démographiques.

3. Modèles hybrides :

   • Combiner les résultats de recherche par requête avec des recommandations basées sur des utilisateurs similaires.
   • Utiliser un classement en tenant compte de la probabilité de pertinence et d'intérêts.

4. Entraînement des modèles :

   • Utiliser des données sur le comportement des utilisateurs avec des requêtes similaires pour entraîner des modèles de classement.
   • Mettre à jour progressivement le profil de l'utilisateur à mesure que l'historique s'accumule.

Ainsi, lors du démarrage à froid, la principale stratégie repose sur l'analyse de la requête et l'utilisation de modèles de comportement général, et l'historique de l'utilisateur commence à jouer un rôle à mesure qu'il s'accumule.