DeepSeek模型在电商领域的搜索推荐系统中如何应用

问题

DeepSeek模型在电商领域的搜索推荐系统中如何应用？请阐述具体的应用流程和关键技术点。

答案

应用流程如下：首先，收集电商平台上的商品数据，包括商品描述、用户评价、价格等文本信息，以及商品图片、类别等非文本信息。对这些数据进行预处理，将文本数据转化为模型可处理的格式，如词向量表示，对图像数据提取视觉特征。然后，利用DeepSeek模型对用户搜索关键词进行理解，分析用户的搜索意图。在推荐阶段，根据用户的历史浏览、购买记录以及当前搜索行为，结合商品数据的特征，通过模型计算用户与商品之间的相关性得分，筛选出相关性高的商品进行推荐。关键技术点包括自然语言处理技术，用于准确理解用户搜索词和处理商品文本信息；多模态融合技术，将商品的文本和图像等多模态信息融合，更全面地表示商品特征；协同过滤与深度学习相结合，利用协同过滤算法挖掘用户之间的相似性和商品之间的相似性，再结合DeepSeek模型的特征学习能力，提高推荐的准确性和个性化程度。