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这一思想已经在多个主流平台落地并取得了良好效果。例如：

这一思想已经在多个主流平台落地并取得了良好效果。例如：

·淘宝、京东等电商平台使用商品序列训练 Word2Vec，构建“商品—商品”图谱，用于猜你喜欢、搭配购、商品联想等场景。比如用户在浏览“运动鞋”页面后，系统会推荐“运动袜”、“运动手表”等与其行为序列中相邻频繁出现的物品。

* 淘宝、京东等电商平台使用商品序列训练 Word2Vec，构建“商品—商品”图谱，用于猜你喜欢、搭配购、商品联想等场景。比如用户在浏览“运动鞋”页面后，系统会推荐“运动袜”、“运动手表”等与其行为序列中相邻频繁出现的物品。

·美团和大众点评等本地生活平台，通过用户在一定时间段内访问的商家序列（如早餐店、便利店、药店），构建“地点向量”或“服务向量”，支持基于用户轨迹的本地商家推荐，如“去过 A 的人，也常去 B”。

* 美团和大众点评等本地生活平台，通过用户在一定时间段内访问的商家序列（如早餐店、便利店、药店），构建“地点向量”或“服务向量”，支持基于用户轨迹的本地商家推荐，如“去过 A 的人，也常去 B”。

=== 信息检索 ===

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