ChatGPT对话历史追溯与用户个性化建模研究

ChatGPT 对话历史追溯与用户个性化建模研究

本研究深入探讨 ChatGPT 对话历史的追溯方法，并在此基础上构建用户个性化模型。研究内容涵盖：

• 对话历史记录获取: 分析现有 ChatGPT 平台架构， 探索获取用户对话历史的有效途径，包括 API 调用、数据接口分析等。
• 历史信息结构化处理: 针对非结构化的对话文本数据，研究如何有效提取关键信息，并进行结构化表示，为后续分析奠定基础。
• 用户个性化建模: 基于结构化的对话历史数据， 探索构建用户个性化模型的有效方法，例如主题偏好识别、语言风格分析、情感倾向分析等。
• 模型评估与应用: 设计合理的评估指标， 对构建的个性化模型进行有效性验证。 同时，探讨该模型在实际应用场景中的潜在价值，例如个性化推荐、智能客服等。