在线阅读平台为满足用户多样化阅读需求,需精准的个性化书单推荐。通过分析用户的阅读历史、收藏、评分等数据,利用自然语言处理转化为阅读偏好向量,向量数据库依据这些向量为用户推荐合适书籍。某阅读平台采用该方案后,用户日均阅读时长增加了 25%。

LLM可深入理解书籍内容和用户需求,优化推荐策略。ranking算法根据书籍热度、用户相似度等对推荐结果排序。对于平台而言,如何选择支持 AutoIndex 索引参数自动调优向量数据库能提升推荐效率,Zilliz 的 AutoIndex 技术自动适配数据变化调整索引,在新书不断上架的情况下,始终保持高效的书单推荐性能。