商品推荐系统浅析
原文中文，约5700字，阅读约需14分钟。发表于：。一、综述本文主要做推荐系统浅析，主要介绍推荐系统的定义，推荐系统的基础框架，简单介绍设计推荐的相关方法以及架构。适用于部分对推荐系统感兴趣的同学以及有相关基础的同学，本人水平有限，欢迎大家指正。二、商品推荐系统2.1 推荐系统的定义推荐系统本质上还是解决信息过载的问题，帮助用户找到他们感兴趣的物品，深度挖掘用户潜在的兴趣。2.2 推荐架构其实推荐系统的核心流程只有召回、排序、重排。请求流程当一...
本文介绍了推荐系统的定义、基础框架和设计方法，包括召回、排序和重排三个核心流程。召回模块负责筛选候选物品，排序模块根据用户行为和兴趣进行排序，重排模块进一步调整排序结果。召回策略包括热门、新品、标签、地域和协同过滤召回，向量召回是主要方法。排序阶段可采用Wide&Deep模型，重排阶段可使用MMR算法提高推荐结果多样性。
