（二）神经网络与深度学习算法

多层感知机（MLP）作为基础神经网络架构，搭建起输入与输出间桥梁，经神经元加权求和、激活函数变换，提取输入特征，输出联想结果。在智能联想初期筛选关联词汇、短语时发挥基础作用。

卷积神经网络（CNN）凭借卷积核滑动提取局部特征，处理文本时高效捕捉关键词、关键短语，筛选核心信息；循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）专注序列处理，维系上下文连贯性。用户输入长句描述需求时，RNN 系算法依序处理词句，把握整体语义，防止信息遗漏；Transformer 架构革新智能联想格局，多头注意力机制同步关注输入序列各位置，挖掘复杂语义关联，输出高质量联想结果，适配复杂查询需求。

（三）协同过滤与推荐算法

协同过滤算法分基于用户相似度与基于物品相似度两类。前者依用户行为相似性，为目标用户推荐其他相似用户青睐物品；后者聚焦物品属性关联，推荐相似物品。搜索引擎融入协同过滤，用户 A 与 B 搜索习惯相近，A 常检索摄影教程，B 搜索摄影器材，当 B 输入摄影相关词汇，搜索引擎参考 A 行为，联想摄影教程、佳作赏析内容。

矩阵分解也是推荐经典算法，将用户 - 物品矩阵分解为低维用户向量与物品向量，通过向量内积预估用户对物品偏好程度。搜索引擎借此精准推荐关联内容，提升智能联想契合度与实用性。

三、智能联想在多元场景的应用

（一）电商购物：精准营销与便捷选购

电商平台借助智能联想提升购物体验、促进销售。用户输入产品品类，联想功能即刻呈现热门品牌、型号、规格，搜索 “运动鞋”，关联耐克、阿迪达斯热门款式，尺码、颜色选项一目了然；结合用户购买历史、浏览偏好，精准推荐适配产品，老顾客常购运动休闲鞋，再次搜索时，优先推荐新款休闲鞋及搭配服饰；促销活动期间，联想相关优惠信息、优惠券领取路径，刺激消费，实现精准营销。

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