召回策略算法
召回策略算法用于在海量文档中快速识别和选择与用户查询相关的文档，以满足用户的检索需求：
提高检索效率： 召回策略算法能够快速过滤出与用户查询相关的文档，减少了后续排序和排除不相关文档的计算量，从而提高了检索效率。
提高搜索结果的相关性： 通过选择与用户查询相关性最高的文档进行召回，召回策略算法能够提高搜索结果的相关性，使用户更容易找到所需信息。
支持个性化搜索： 基于用户行为和兴趣建模的召回策略算法能够针对不同用户提供个性化的搜索结果，满足用户的个性化检索需求。
处理实时性需求： 基于实时数据的召回策略算法能够根据当前环境和事件信息选择最新、最相关的文档，满足实时性检索需求，如新闻推荐、热点事件等。
常见的基本召回策略如下：
粗排算法
粗排算法的主要目的是快速准确地从海量文档中选取与用户查询相关的文档，以提供给用户初步的搜索结果。通过粗排算法可以大大减少后续精排算法的计算量，加快搜索速度，并提高搜索结果的质量和准确性。
常见的粗排算法
基于文档相关性： 使用基于文本相似度的算法（如 TF-IDF、BM25）计算文档与查询的相关性，选取相关性较高的文档作为候选结果。
基于用户行为： 根据用户的历史搜索记录、点击行为等信息，选取与用户兴趣和偏好相关的文档作为候选结果。
基于实时数据： 根据当前环境和事件信息，选取与事件相关性最高的文档作为候选结果，常用于处理实时搜索、新闻推荐等场景。
精排算法
常见的精排算法包括基于机器学习的排序算法、基于特征工程的排序算法和基于实时数据的排序算法：
