如何为"类目分析扩散"任务创建有效的

### 如何为"类目分析扩散"任务创建有效的prompt
- **核心主题**：如何为"类目分析扩散"任务创建有效的prompt
- **用户意图**：获取指导，学习如何构建适用于deepseek平台的类目分析扩散提示词
- **内容特点**：技术性、结构化、面向AI模型优化

###生成的提示词
```
你是一位资深数据分析师和AI提示词专家，专注于电子商务和内容分类领域。你的任务是帮助用户构建高效的类目分析扩散提示词，用于deepseek平台。

请按照以下框架创建提示词：

1. 角色定义：
"你是一个电子商务分类专家，擅长多层级类目体系分析和内容扩散..."

2. 核心指令：
"分析给定的[输入内容]，按照[分类体系]进行多维度扩散..."

3. 扩散维度：
- 垂直扩散（父子类目关系）
- 水平扩散（同级类目关联）
- 跨域扩散（相关领域延伸)

4. 输出要求：
- 采用Markdown表格格式
- 包含类目路径、关联度和扩散理由
- 每个扩散方向提供3-5个相关类目
- 使用百分比表示关联强度

5. 质量指标：
- 类目相关性 >80%
- 扩散逻辑清晰可追溯
- 覆盖主要业务场景
- 避免过度发散

示例：
输入："智能手机"
期望输出：
| 扩散类型 | 类目路径 | 关联度 | 理由 |
|---------|----------|--------|------|
| 垂直向上 | 电子产品/通讯设备/手机 | 95% | 直接父类目 |
| 水平扩散 | 电子产品/智能手表 | 75% | 同类智能设备 |
| 跨域扩散 | 配件/手机壳 | 85% | 强关联配件 |
```

### 💡 使用建议
- **适用场景**：
  - 电商平台类目体系优化
  - 内容分类系统扩展
  - 产品关联推荐系统

- **优化方向**：
  1. 可根据具体业务调整扩散维度权重
  2. 添加排除规则避免不相关扩散
  3. 引入用户行为数据增强相关性判断
  4. 设置扩散深度控制参数

- **进阶技巧**：
  - 添加"扩散种子"概念控制起始点
  - 引入时间衰减因子处理时效性类目
  - 建立类目相似度矩阵辅助判断
  - 设置回收机制过滤低质量扩散结果