Jak wykorzystać zapytanie wyszukiwania i historię użytkownika do kształtowania dostawy podczas zimnego startu?

W warunkach zimnego startu, gdy użytkownik nie ma lub ma niewiele historii interakcji, generowanie relewantnych wyników wymaga podejścia hybrydowego.

1. Wykorzystanie zapytania wyszukiwania:

   • Analiza słów kluczowych i ich semantyki w celu zrozumienia intencji użytkownika.
   • Zastosowanie modeli przetwarzania języka naturalnego (np. reprezentacji wektorowych słów) do rozszerzenia zapytania i wyszukiwania podobnych dokumentów.

2. Wykorzystanie historii użytkownika:

   • Jeśli historia istnieje, można wyróżnić preferencje użytkownika (tematy, kategorie, typy treści).
   • W przypadku braku historii — używać zagregowanych danych o podobnych użytkownikach (filtracja kolaboratywna) lub danych demograficznych.

3. Modele hybrydowe:

   • Łączenie wyników wyszukiwania na podstawie zapytania z rekomendacjami opartymi na podobnych użytkownikach.
   • Użycie rankingowania z uwzględnieniem prawdopodobieństwa relewantności i zainteresowań.

4. Trenowanie modeli:

   • Użycie danych o zachowaniu użytkowników z podobnymi zapytaniami do trenowania modeli rankingowych.
   • Stopniowe aktualizowanie profilu użytkownika w miarę gromadzenia się historii.

W ten sposób, w warunkach zimnego startu, główny nacisk kładzie się na analizę zapytania i wykorzystanie ogólnych wzorców zachowań, a historia użytkownika zaczyna odgrywać rolę w miarę jej gromadzenia.