推荐系统算法架构

推荐系统是一种利用用户和物品之间的信息来提供个性化服务的智能系统。推荐系统在电商、社交、视频、音乐等领域有着广泛的应用，为用户提供更好的体验和价值。

本文介绍了推荐系统算法架构的四个阶段：召回、粗排、精排和重排。每个阶段都有不同的模型和优化目标，以提供个性化服务。召回阶段利用用户或物品的特征或行为数据来筛选候选物品；粗排阶段利用用户或物品的特征或行为数据来构造排序特征并优化排序模型；精排阶段利用用户或物品的特征或行为数据以及多媒体数据如图片、视频、音频等来构建更丰富和更复杂的排序模型；重排阶段利用用户或物品的特征或行为数据以及业务逻辑或策略来定义规则或奖励函数并更新排序结果。

召回阶段

召回阶段的目标是从海量的物品库中快速地筛选出一小部分与用户相关或感兴趣的物品，作为候选集合。召回阶段需要考虑效率和覆盖率两个指标，即要尽可能地减少计算时间和资源消耗，同时要尽可能地包含用户可能喜欢的物品。

召回阶段常用的模型有基于内容的过滤（Content-based Filtering）、基于协同过滤（Collaborative Filtering）、基于矩阵分解（Matrix Factorization）等。这些模型都可以利用用户或物品的特征或行为数据来计算相似度或偏好度，并根据一定的规则或阈值来选择候选物品。

粗排阶段

粗排阶段通过少量用户和物品特征，简单模型，对召回的结果进行个粗略的排序，保证一定精准的前提下，进一步减少选取的物品数量。

作用：防止用户召回环节返回的物品数量还是太多，导致排序环节速度跟不上，所以在召回和精排之间加入一个粗排。

重要程度：⭐️ 可用可不用，根据场景选择

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