探索 Shopee Chatbot 下拉推荐的实践与创新

引言

在电子商务领域，对话式人工智能 (AI) 已经成为不可或缺的力量，它通过提供个性化且高效的客户体验来提升购物旅程。作为领先的东南亚电商平台，Shopee 致力于通过其 Chatbot 创新，不断增强用户与平台的互动。本文将深入探讨 Shopee Chatbot 团队在 Chatbot 中构建下拉推荐功能的历程，分享我们从探索到实践再到持续优化的经验。

下拉推荐的意义

下拉推荐是一种出现在文本输入框下方的功能，它会根据用户的输入提供相关建议。在 Shopee Chatbot 中，下拉推荐为用户提供了便捷的商品搜索体验，缩短了从意图形成到商品发现的路径。它还可以通过个性化推荐和上下文化，帮助用户快速找到符合其需求和喜好的商品。

从零到一的构建过程

1. 确定数据来源和特征工程

下拉推荐的准确性和相关性取决于其底层数据和特征工程。Shopee Chatbot 团队从以下数据源收集了丰富的数据：

• 用户查询历史： 分析用户在 Chatbot 中输入过的查询，以识别用户兴趣和需求模式。
• 商品信息： 提取商品名称、、类别、品牌和价格等信息，以建立全面商品数据库。
• 交互数据： 记录用户与 Chatbot 的交互，包括点击、查看和购买行为，以了解用户偏好。

团队还利用了机器学习技术对这些原始数据进行特征工程，提取了诸如文本相似性、查询频率和商品受欢迎程度等有价值的特征。

2. 模型训练和评估

Shopee Chatbot 团队使用基于深度学习的神经网络模型来训练下拉推荐系统。该模型接受了大量标记数据，其中包括查询-商品对和相关性标签。通过不断迭代训练和微调模型，团队优化了模型的准确性和召回率。

3. 实时推荐和排序

训练好的模型用于在实时用户查询中生成下拉推荐。系统通过以下步骤对推荐进行排序和过滤：

• 候选生成： 使用模型根据用户的查询生成一系列候选商品。
• 相关性评分： 对候选商品进行评分，基于它们的特征与查询的相似性。
• 多样性策略： 应用多样性策略以确保推荐结果中包含来自不同类别和品牌的商品。
• 实时过滤： 过滤掉缺货或不再可用的商品。

持续优化和创新

在下拉推荐功能上线后，Shopee Chatbot 团队持续进行优化和创新，以提高其有效性和用户体验。

1. 探索更复杂的模型

团队探索了更复杂的神经网络模型，例如 Transformer 模型和 BERT 模型，以进一步提高模型的准确性。

2. 引入上下文信息

为了提供更个性化的推荐，团队引入了上下文信息，例如用户的聊天历史和最近的购物行为。这使模型能够根据用户的具体情况定制推荐。

3. 增强用户界面

下拉推荐的视觉和交互设计至关重要。团队改进了用户界面，使其更易于使用和直观。

结论

下拉推荐功能已成为 Shopee Chatbot 的核心功能，它通过提供个性化且高效的商品发现体验，提升了用户的购物旅程。通过持续的探索和创新，Shopee Chatbot 团队致力于进一步优化该功能，为用户提供更好的体验。

随着对话式 AI 的不断发展，下拉推荐将继续在增强电子商务用户体验中发挥至关重要的作用。Shopee Chatbot 的实践和创新为其他企业提供了宝贵的经验，帮助他们建立自己的下拉推荐系统，并利用 AI 的力量提升客户互动。