大模型与向量数据库的协同机制,让个性化新闻推荐更精准地贴合用户兴趣,通过深度分析用户行为与新闻内容的向量特征,实现 “千人千面” 的新闻推送,提升用户阅读体验。

向量数据库存储着新闻文章的embedding向量,包含主题、观点、风格等特征,以及用户的阅读时长、点赞、评论等行为向量,这些均为非结构化数据。大模型根据用户近期行为生成实时兴趣向量,在向量数据库中检索匹配的新闻向量,优先推荐相似度高的内容。

协同机制的核心在于动态兴趣捕捉,当用户阅读某类突发新闻时,大模型会快速调整兴趣向量权重,向量数据库在 100 毫秒内完成新的检索,及时推送相关跟进报道。例如用户阅读 “科技峰会” 新闻后,系统会立即推荐同场峰会的其他嘉宾演讲、相关企业动态等向量关联的内容。

为避免 “信息茧房”,系统会结合大模型的多样性推荐策略,在相似向量检索结果中,混入少量跨领域但潜在相关的新闻向量,如科技新闻中穿插少量科技政策解读,拓展用户的信息视野。这种协同让新闻推荐既精准又多元,在提升用户粘性的同时,促进信息的全面传播。

模型与向量数据库在个性化新闻推荐中形成高效协同机制。推荐模型(如协同过滤、深度学习模型)将用户行为(点击、停留时长)和新闻内容(标题、关键词、类别)转化为特征向量,捕捉用户兴趣与新闻属性的关联。

向量数据库存储海量新闻向量与用户画像向量,通过向量相似度检索实现精准匹配。当用户刷新页面时,模型生成实时兴趣向量,数据库快速召回相似度最高的新闻向量,结合时效性权重筛选出 TopN 推荐结果。