第三部分：MCP 应用场景 (重点)

第六章：MCP 在推荐系统中的应用

整合用户活动与历史

1. 用户行为上下文的捕获与建模

  • 实时活动流处理：通过MCP协议实时捕获用户点击、浏览、搜索等行为事件，构建动态上下文时间线。
  • 长期偏好建模：利用上下文存储机制聚合历史行为（如购买记录、内容互动），生成用户兴趣向量。
  • 多源上下文融合：整合来自APP日志、第三方服务（如社交平台）的异构数据，形成统一上下文视图。

2. 上下文感知的推荐策略

  • 衰减权重机制：通过MCP的时间戳元数据实现行为热度的指数衰减计算，确保近期活动更高权重。
  • 场景化推荐：结合设备类型（移动端/PC）、地理位置等上下文维度动态调整推荐策略。
  • 冷启动解决方案：当用户历史不足时，利用MCP的上下文继承功能获取相似用户群组的通用偏好。

3. 技术实现模式

# MCP上下文注入示例
def generate_recommendations(user_id):
    # 从MCP上下文存储加载用户画像
    ctx = mcp.load_context(
        scope="user_profile",
        filters={
            "user_id": user_id,
            "time_range": "30d" 
        }
    )
    
    # 上下文增强的召回策略
    candidates = hybrid_retriever(
        content_based=ctx["preferences"],
        collaborative=ctx["similar_users"]
    )
    
    # 上下文排序模型
    return ranking_model(
        candidates,
        context_features={
            "current_device": ctx["device"],
            "time_of_day": datetime.now()
        }
    )

4. 典型应用场景

  • 电商平台：将用户最近浏览的商品类别作为强上下文信号，避免重复推荐已购商品
  • 内容平台：根据阅读时长、分享行为等上下文动态调整内容权重
  • 服务类APP：结合用户历史订单和服务人员评价上下文优化匹配策略

5. 效果评估指标

指标类型说明MCP带来的改进
CTR提升点击率变化+15-30%（上下文相关）
会话深度用户单次访问的交互次数+20-40%
长尾覆盖率非热门内容的曝光比例+25%

6. 实施注意事项

  • 上下文过期策略：设置合理的TTL（Time-To-Live）自动清理过时行为数据
  • 隐私合规：通过MCP的敏感上下文脱敏机制满足GDPR等法规要求
  • 计算效率：采用上下文快照机制避免实时计算的性能开销

案例研究：某视频平台通过MCP整合观看历史、设备上下文后，推荐准确率提升22%，同时降低30%的带宽消耗（通过减少不相关视频预加载）

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