推荐系统一般分为两个阶段，即召回阶段和排序阶段。召回阶段主要是从全量的商品库中得到用户可能感兴趣的一小部分候选集，排序阶段则是将召回阶段得到的候选集进行精准排序，推荐给用户。 推荐系统中几种常用的召回策略。主要有协同过滤、向量化召回和阿里最近在Aicon中提到的深度树匹配模型。 1、协同 ...

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召回 & 召回算法 recall https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/precision-and-recall?hl=zh-cn https ...

推荐系统中的召回和排序 在推荐系统中一般会分为召回和排序两个阶段： 召回 召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个item，召回一般由多路组成，每一路会有不同的侧重点（优化目标），如在广告中成熟期广告和冷启动广告分为两路召回（如果广告比较多，还可能分冷热广告分别召回）。在推荐系统 ...

导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎 ...

导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎 ...

1. 概述 　　召回是指从全量信息集合中触发尽可能多的正确结果，并将返回结果给“排序”；排序是对所有召回的内容进行打分排序，选出得分最高的几个结果推荐给用户。 2. 召回策略 　　常用的主要有协同过滤、向量化召回和深度树匹配模型。 　　2.1 协同过滤 　　　　协同过滤主要分为基于物品 ...

原文链接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html 参考回答： 推荐算法： 基于人口学的推荐、基于内容的推荐、基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐、基于模型的协同过滤推荐 ...