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召回模型是數字化營銷業務中的核心環節，它決定了用戶能否看到與自己相關的內容，從而影響用戶的滿意度和轉化率。 傳統的召回模型通?；谟脩舻男袨閿祿蛢热莸奶卣鲾祿?，通過一些簡單的規則或機器學習算法，來計算用戶和內容的匹配度，然后按照一定的排序規則，向用戶推薦最匹配的內容。 然而，這種方法存在一些局限性，比如數據稀疏、內容冷啟動、用戶興趣變化等，導致召回效果不理想。 隨著人工智能技術的發展，特別是近年來出現的一些人工智能大模型，如GPT-3、BERT、DALL-E等，為召回模型提供了新的思路和方法。 人工智能大模型是指那些具有超大規模的參數和數據的深度學習模型，它們能夠在多個領域和任務上表現出驚人的性能，甚至超越人類的水平。 人工智能大模型的優勢在于它們能夠從海量的數據中學習到豐富的知識和語義，從而實現對用戶和內容的深度理解，進而提高召回的精度和效率。 本文將從產品經理的視角，介紹如何應用人工智能大模型實現基于綜合分析的召回模型，主要包括基于用戶興趣的召回模型和基于語義理解的召回模型，以及它們在電商、廣告營銷和用戶增長等數字化營銷業務中的應用場景和效果。 旨在幫助產品經理和運營人員了解人工智能大模型的潛力和價值，以及如何利用它們來優化數字化營銷業務的召回效果。