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  • 推荐算法原理大纲

    推荐系统的构成元素

    • 物品集合

    • 用户

    • 场景

    • 推荐引擎:根据用户对物品或者信息的偏好(包括用户对物品的评分、用户查看物品的记录、用户的购买记录等)与用户的画像数据进行拟合,学习得到什么样的用户会喜欢什么样的物品这样一个模型

    • 推荐结果集

    推荐引擎构成:

    • 召回模块:根据用户和场景特征,从物品列表(上百万个物品)中挑选用户可能感兴趣的物品,通过多种召回方法进行组合召回,最终得到用户的候选物品集(几百或者上千个物品)

    • 排序模块:针对召回模块的候选物品集进行精排,排序模块使用的特征比召回模块复杂,目的是计算用户精确的预测值。

    • 后排模块:对排序列表进行调整,比如运营干预、优先级调权、指定下发规则等

    常用算法

    • 召回模块

    • 排序模块

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/peng-yuan/p/13778063.html
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