Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Bagaimana Deepseek Personalisasi Hasil Pencarian Berdasarkan Perilaku Pengguna


Bagaimana Deepseek Personalisasi Hasil Pencarian Berdasarkan Perilaku Pengguna


Deepseek Personalisasi hasil pencarian melalui kombinasi canggih dari algoritma AI canggih, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Pendekatan ini memungkinkannya untuk beradaptasi dengan perilaku dan preferensi pengguna dari waktu ke waktu, secara signifikan meningkatkan relevansi dan keakuratan hasil pencarian yang disediakan.

Mekanisme utama personalisasi

** 1. Pembelajaran Berkelanjutan:
Deepseek menggunakan pembelajaran mesin untuk terus menyempurnakan pemahamannya tentang perilaku pengguna. Setiap interaksi apakah kueri pencarian atau klik pada hasil masuk ke dalam model pembelajarannya, memungkinkannya untuk beradaptasi dan meningkatkan pencarian di masa depan berdasarkan apa yang menurut pengguna paling berguna atau relevan [1] [3].

** 2. Pemahaman Kontekstual:
Tidak seperti mesin pencari tradisional yang terutama mengandalkan pencocokan kata kunci, Deepseek berfokus pada konteks di balik pertanyaan. Ini berarti menganalisis tidak hanya kata -kata yang digunakan dalam pencarian tetapi juga maksud dan nuansa permintaan. Misalnya, jika pengguna sering mencari makalah akademik tentang perubahan iklim, Deepseek akan memprioritaskan artikel ilmiah yang serupa dalam pencarian di masa mendatang [1] [3].

** 3. Wawasan Prediktif:
Algoritma Deepseek dirancang untuk mengantisipasi kebutuhan pengguna dengan menganalisis pola di jutaan pencarian. Kemampuan prediktif ini memungkinkannya untuk menyarankan topik atau hasil yang mungkin tidak dicari oleh pengguna secara eksplisit tetapi cenderung menemukan manfaat berdasarkan perilaku mereka sebelumnya [1] [2].

** 4. Profil Pengguna:
Sistem ini membangun profil pengguna yang dinamis berdasarkan data yang dikumpulkan dari interaksi. Profil ini mencakup kedua sinyal implisit (seperti waktu yang dihabiskan untuk hasil tertentu) dan input eksplisit (seperti filter yang disimpan). Ketika pengguna terus terlibat dengan platform, profil mereka diperbarui, yang membantu Deepseek memberikan hasil yang semakin disesuaikan [2] [3].

Ad

** 5. Integrasi multi-sumber:
Deepseek dapat menarik data dari berbagai sumber, termasuk dokumen, basis data, dan umpan langsung. Integrasi ini memperkaya pengalaman pencarian dengan memberikan informasi yang komprehensif dan relevan yang disesuaikan dengan konteks setiap pengguna [3] [5].

Kesimpulan

Melalui mekanisme ini, Deepseek mengubah pengalaman pencarian menjadi perjalanan yang lebih intuitif dan dipersonalisasi. Dengan terus belajar dari interaksi pengguna dan menekankan relevansi kontekstual, tetapi juga tidak hanya meningkatkan keakuratan hasil pencarian tetapi juga meningkatkan kepuasan pengguna dengan memberikan konten yang selaras dengan kebutuhan dan preferensi individu [1] [5].

Kutipan:
[1] https://aifuturetalks.com/deepseek/
[2] https://slite.com/learn/personal-search
[3] https://ai2sql.io/deepseek-ai-search-abeled
[4] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[5] https://dsa.si/uncategorised/unlocking-the-future-discover-deepseek/10496/
[6] https://chat.deepseek.com/downloads/deepseek%20User%20agreement.pdf
[7] https://www.testingcatalog.com/deepseek-uveils-upgraded-ai-model-and-real-time-search-chear-tool
[8] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-code-toutomation-in-latenode
[9] https://www.techradar.com/computing/social-media/what-is-deepseek-everything-you-need-to-now-about-the-new-catgpt-dak-tats-taken-the- -App-store-by-storm