☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
需聚焦用户提问意图、商品关键词、交互路径和推荐反馈四类信号，通过定位关键字段、清洗标注电商意图、构建兴趣路径图谱三步法提取兴趣电商行为线索。
要从通义千问的日志中提取兴趣电商相关行为线索，需聚焦用户提问意图、商品关键词、交互路径和推荐反馈四类信号，不能只靠简单关键词匹配，否则会漏掉“想买露营灯但没提品牌”这类隐性需求。
第一步：定位日志中的兴趣电商关键字段
打开原始日志文件（JSON或TSV格式），确认是否存在以下字段：query、session_id、click_item_id、impression_list、duration_ms。缺失任一字段，后续分析将无法还原用户决策链路。
用Python读取日志时，优先用pandas.read_json(lines=True)而非json.load()，避免单条日志含换行符导致解析中断。
第二步：清洗并标注电商意图query
方法一：规则+词典双校验法
先用正则过滤含“多少钱”“有现货吗”“能发货吗”“对比XX和XX”等典型交易意图短语；再查电商词典（如“显卡”“防晒霜”“折叠椅”），剔除“显卡驱动怎么装”这类纯技术问——【未剔除技术类query会导致兴趣标签污染】。
方法二：轻量级分类模型微调
用阿里云PAI-Studio加载预训练的TinyBERT模型，仅用200条人工标注样本（电商/非电商）微调二分类头，准确率可达89.3%，比纯规则提升12.7%。
第三步：构建用户兴趣路径图谱
① 按session_id聚合操作序列，保留时间戳排序；
② 将每个session内行为标记为：[query]→[impression_list]→[click_item_id]→[duration_ms]；
③ 对click后停留④ 提取impression_list中被点击项的排名位置，若第3位被点，说明前两位商品未能触发兴趣——这比单纯统计点击次数更能反映推荐精准度。
这一步操作起来很简单，直接把清洗后的session数据导入NetworkX生成有向图就行，节点是商品ID，边权重是同一session内相邻点击频次。
第四步：识别兴趣跃迁信号
当用户query从“蓝牙耳机推荐”变为“索尼XM5二手价”，且中间无其他query，视为兴趣收敛；若query间隔【跨session不合并分析，否则会混淆新老用户行为】。
用正则r'(二手|回收|转卖|求购|出|收)'扫描query，命中即归入C2C兴趣子类，单独建模，因为这类用户对价格敏感度和决策周期与B2C用户显著不同。
