第六章：MCP 在推荐系统中的应用

基于会话的推荐

会话上下文的核心价值

  • 动态偏好捕捉：通过MCP实时记录用户在单次会话中的交互行为（点击、停留、反馈），建立临时偏好画像
  • 短期意图识别：分析用户当前会话的查询模式、导航路径和内容消费序列，区分"工作相关搜索"与"休闲浏览"等场景
  • 情境化推荐：结合时间（如午餐时段）、设备（移动端/大屏）、地理位置等上下文维度调整推荐策略

MCP实现方案

上下文数据结构

{
  "session_id": "abcd1234",
  "temporal_context": {
    "start_time": "2023-07-20T14:30:00Z",
    "duration_minutes": 25,
    "time_of_day": "afternoon"
  },
  "interaction_sequence": [
    {"type": "search", "query": "蓝牙耳机", "timestamp": "T+0"},
    {"type": "product_view", "item_id": "P-10086", "duration_sec": 45},
    {"type": "wishlist_add", "item_id": "P-10086"}
  ],
  "derived_context": {
    "current_interest": "audio_equipment",
    "price_sensitivity": "mid-range"
  }
}

关键技术实现

  1. 实时上下文注入：

    • 使用Kafka/Pulsar处理用户行为事件流
    • 通过MCP API的PUT /sessions/{id}/context端点更新会话状态

  2. 混合推荐策略：

    def generate_recommendations(session_ctx):
    # 结合长期画像与会话上下文
    base_rec = collaborative_filtering(session_ctx.user_id)
    session_rec = realtime_ranking(
        items=base_rec,
        context={
            'current_interest': session_ctx.derived.current_interest,
            'interaction_pattern': extract_pattern(session_ctx.interaction_sequence)
        }
    )
    return apply_business_rules(session_rec)

  3. 上下文衰减机制：

    • 设置指数衰减函数自动降低超过1小时未更新的上下文权重
    • 通过PATCH /sessions/{id}/decay实现渐进式遗忘

典型应用场景

  1. 电商平台：

    • 用户浏览3款不同品牌的4K电视后，后续推荐聚焦显示技术比较工具和高阶型号
    • 检测到"礼物购买模式"时（短时间内查看多个品类），推荐礼品包装和贺卡服务

  2. 内容平台：

    • 当会话上下文显示用户在深度阅读AI技术文章时，暂停娱乐内容推荐
    • 识别"睡前阅读"模式自动切换黑暗模式并推荐短篇内容

  3. 服务型应用：

    • 旅行预订平台根据会话中的多城市搜索行为推荐环线机票方案
    • 检测到用户反复修改日期参数时触发弹性住宿推荐

效果评估指标

指标类型具体指标MCP贡献度
用户体验会话内点击率(CTR)+35%
商业价值会话转化率(CVR)+28%
系统性能上下文检索延迟<200ms
可解释性推荐理由中上下文因素占比62%

案例：某视频平台部署MCP后，通过分析会话中的设备类型（TV/手机）、观看时段和中断频率，使剧集推荐准确率提升22%，同时降低用户主动搜索行为40%

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