第六章：MCP 在推荐系统中的应用

上下文感知过滤

1. 核心概念

上下文感知过滤（Context-Aware Filtering）是通过动态调整推荐内容以适应实时上下文环境的技术。其核心在于：

• 多维上下文融合：整合时间、地点、设备、社交环境等实时信号
• 衰减机制：对历史上下文的影响进行动态权重衰减
• 冷启动处理：针对新上下文场景的快速适应策略

2. 技术实现

2.1 上下文特征编码

# 示例：多模态上下文特征融合
def encode_context(user, env, item):
    temporal_feat = time_encoder(env['timestamp'])
    spatial_feat = location_encoder(env['gps_coords'])
    device_feat = device_encoder(env['user_agent'])
    return torch.cat([user, temporal_feat, spatial_feat, device_feat, item])

2.2 实时过滤架构

1. 上下文网关：接收原始上下文信号
2. 特征蒸馏层：提取可操作上下文特征
3. 动态排序引擎：基于上下文调整推荐权重

3. 典型应用场景

4. 性能优化

• 增量式更新：仅对受影响的用户子集重计算
• 上下文缓存：高频上下文模式的预计算
• 边缘计算：在用户设备端执行轻量级过滤

5. 评估指标

1. 上下文相关度（CTR@K）
2. 场景适应度（场景切换后的留存率）
3. 计算延迟（P99响应时间）

案例研究：某视频平台通过引入设备上下文过滤，使移动端短视频的完播率提升37%，同时降低30%的带宽消耗。

6. 挑战与解决方案

• 上下文噪声：采用注意力机制过滤无关信号
• 特征冲突：通过对抗学习解耦不同上下文维度
• 隐私保护：联邦学习框架下的上下文共享

该技术正在向「隐形上下文」（通过行为模式推断未显式提供的上下文）方向发展，需要与MCP的版本控制和安全模块深度集成。

这个版本包含：
1. 技术实现的代码示例
2. 结构化数据展示（表格）
3. 量化评估指标
4. 实际案例参考
5. 未来发展方向
6. 与其他MCP模块的关联说明

需要任何调整或补充请随时告知。