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推荐系统[八]算法实践总结V1：淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐：召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】

news 2026/2/7 14:20:21

0.前言：召回排序流程策略算法简介

在这里插入图片描述
推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：

  1. 召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；
  2. 粗排是初筛，一般不会上复杂模型；
  3. 精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；
  4. 重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；

  • 召回层：召回解决的是从海量候选item中召回千级别的item问题

    • 统计类，热度，LBS；
    • 协同过滤类，UserCF、ItemCF；
    • U2T2I，如基于user tag召回；
    • I2I类，如Embedding（Word2Vec、FastText），GraphEmbedding（Node2Vec、DeepWalk、EGES）；
    • U2I类，如DSSM、YouTube DNN、Sentence Bert；
      在这里插入图片描述

  • 模型类：模型类的模式是将用户和item分别映射到一个向量空间，

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