推荐系统实战 task3之多路召回

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一、多路召回是什么？

“多路召回”策略，指的是采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后再把候选集混合在一起供后续排序模型使用。

在设计召回层的时候，“计算速度”与“召回率”这两个指标是相互矛盾的，即要想有比较高的计算速度，就需要简化召回策略，这样就使得召回率达不到我们的要求；同样的，如果要有比较高的召回率，就必须将召回策略复杂化，此时计算速度就会相应的降低。

而“多路召回”策略，是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。通过各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率达到理想化，不至于损伤排序结果。在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更高效。

在选择召回策略时，要根据相关任务的特点，考虑合适的召回规则。就比如新闻推荐，召回规则可以是“热门新闻”、“新闻类型”、“新闻类容”、“作者召回”等等。

如上图所示，每一层的召回中都需要选取前K个候选集，而每一层的K的大小是超参数，可以是不同的。K的大小一般需要通过线上线下评估来选取合适的值。

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二、召回路径