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

推荐系统简介计算原理我们把每个用户/视频表示成空间中的一个点。如果两个点越接近，就认为这个用户对这个视频的喜欢程度越高，反之越低。用户点赞这个视频就拉近两点，没点赞就拉远两点的距离。这样就组成了整体推荐系统 推荐系统流程 从海量视频中召回用户感兴趣的视频

一传统方法之前的文章已经介绍过向量数据库在RAG（RetrievalAugmentedGenerative）中的应用，本文将会讨论另一个重要的工具-Embedding模型。一般来说，构建生产环境下的RAG系统是直接使用Embedding模型对用户输入的Query进行向量化表示，并且从已经构建好的向量数据库中检索出相关的

转自：https://ost.51cto.com/posts/11557回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。具体如下图：  • 关键词搜索：主要借助关系型数据库如My

目录1.推荐系统的作用2.推荐整体架构3.推荐的各个模块3.1推荐接入模块3.2画像3.2.1分类3.2.2对比3.3召回3.3.1召回分类3.3.2召回可能面临的问题3.4粗排3.4.1当前主流的粗排实现3.5精排3.6重排3.7特征服务3.7.1特征实时上报(回流)：数据一致性3.7.2在线离线统一特征

几年前刚进入行业时，就简单认为不过是wide&deep做精排，双塔FM做召回做粗排，再加上一些周边项目，比如冷启动和多模型融合调参，就组成了一个完整的推荐系统算法部分。再回头思考这一切，不再迷失在各式各样的实现细节中，关注本质，有了更广泛的认识，分为一下几个部分。1.建模方法多阶段的推

多标签importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimclassRankModel(nn.Module):def__init__(self,num_features):super(RankMode

1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型；

1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型

1.前言：召回排序流程策略算法简介推荐可分为以下四个流程，分别是召回、粗排、精排以及重排：召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；粗排是初筛，一般不会上复杂模型

目录1引言2FSCD2.1交互特征和表征特征结构2.2FSCD的主要内容2.3粗排模型的微调2.3资源复用1引言众所周知：召回阶段需要尽可能覆盖用户感兴趣的各种类型物品；粗

1什么是粗排粗排英文叫pre-ranking，即在排序之前的部分，主要是通过召回获取了足够多的候选物料集，这时候虽然可以一股脑的全堆给后面的排序，但是假如候选集过大，排序模型过于