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  • 推荐系统架构

    推荐系统对于资讯媒体网站来说至关重要,推荐系统可以根据用户的使用行为推荐相关内容,提高用户的粘性和停留时间。

    相关推荐是推荐系统的形势之一,如下图是推荐展示的效果。

      

            

    推荐系统的架构:

    • 日志收集系统
    • 召回系统:基于用户行为的协同过滤(CF),基于内容相似度的内容召回(CB),地域召回,热文兜底,编辑入库
    • 排序系统:利用机器学习算法对点击率进行预估
    • 过滤系统:文本以及图像重复判断,敏感词过滤

    用到的算法:

    • 文章关键词提取

    • word2vec:特征词向语义空间转换 用于相似度计算

    • 感知哈希算法:用于相同内容的滤重

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lnas01/p/10351000.html
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