【第六章：项目实战之推荐/广告系统】1.推荐系统基础与召回算法-(4)召回用来干什么？“从茫茫人海中找到你“

第六章：项目实战之推荐/广告系统

第一部分：推荐系统基础与召回算法

第四节：召回用来干什么？"从茫茫人海中找到你"

在推荐系统中，我们常常面对两个核心问题：

1. 信息过载：用户面对成千上万的内容或商品，不知道该选择什么。

2. 个性化需求：每个用户的兴趣和需求都不同，推荐系统需要找到最符合用户兴趣的内容。

类比：你就像茫茫人海中的一粒沙子，而推荐系统的召回阶段，就是试图在海量内容中找到适合你的那一部分。

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1. 什么是召回？

召回（Recall / Candidate Generation）是推荐系统的第一步任务，其目标是：

• 从海量内容中快速找到可能对用户有兴趣的候选集

• 保证高覆盖率，尽量不漏掉用户可能感兴趣的内容

• 数量适中，既不能太少，也不能太多（为了后续排序模型处理效率）

通常，召回生成的候选集大约几百到几千条内容，然后再进入排序阶段进一步精细排序。

一句话总结：召回就是“先筛一大堆可能的，再慢慢挑最合适的”。

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2. 为什么需要召回？

在推荐系统中直接做精细排序是不现实的，因为：

• 内容数量太大（百万、千万甚至上亿条）

• 计算成本高，如果对每个内容都算打分，非常浪费资源

因此，召回阶段先把候选集缩小，然后排序模型再从这些候选中挑出最优的几个进行推荐。

举例：
假设一个电商平台有 1 亿件商品，如果直接给每个用户做打分，计算量非常大。召回阶段先筛选出 5000 个可能感兴趣的商品，再交给排序模型，效率就提升了 20000 倍左右。

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3. 召回常见方法

召回方法通常有三类：

方法类别	核心思想	特点
基于内容(Content-based)	根据用户历史行为或偏好，找相似的内容	易解释，冷启动问题明显
协同过滤(Collaborative Filtering)	根据用户-物品交互矩阵找相似用户或相似物品	精准度高，但数据稀疏时效果差
深度学习 / 向量召回(Vector-based)	将用户和内容映射到向量空间，通过向量相似度快速召回	可扩展性强，支持海量数据，效果好

实际系统中往往是多种召回方法组合使用，形成多路召回，保证候选集既丰富又多样。

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4. 总结

召回的核心价值可以概括为一句话：

“从茫茫人海中找到你”

• 它解决的是规模问题，先从海量候选中找到潜在兴趣集合

• 提高推荐系统效率，让后续排序模型专注于更少、更精确的内容

比喻：
想象你在淘宝上买衣服，召回阶段就是帮你先找出几千件可能喜欢的衣服，再让排序模型帮你挑出最符合口味的几件。