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个性化推荐系统通过行为建模实现精准信息匹配

2025-08-29

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DeepFox的用户画像系统采集37个维度的行为特征，包括搜索关键词停留时长、内容类型偏好和跨主题跳转路径等。推荐引擎采用两阶段处理：离线阶段通过Transformer模型建立用户兴趣向量，在线阶段结合实时上下文进行动态调整。当检测到用户频繁查询”mRNA疫苗”时，系统会主动扩展推荐范围至冷链物流和专利布局领域。实测数据显示，经过7次使用后推荐准确率可达89%，较初始推荐提升42个百分点。系统特别设计了负反馈机制，用户对某类内容的主动忽略会使相似内容曝光率下降80%，该设计有效解决了信息茧房问题。隐私保护方面，所有行为数据均进行差分隐私处理，且支持完全匿名使用模式。

本答案来源于文章《DeepFox：快速发现新闻和研究主题的AI搜索工具》