治疗白癜风北京哪家医院好 https://wapyyk.39.net/bj/zhuanke/89ac7.html商品引荐系统浅析一、综述
本文主要做引荐系统浅析，主要引见引荐系统的定义，引荐系统的根底框架，简单引见设计引荐的相关办法以及架构。适用于局部对引荐系统感兴味的同窗以及有相关根底的同窗，自己程度有限，欢送大家指正。
二、商品引荐系统2.1引荐系统的定义引荐系统实质上还是处理信息过载的问题，协助用户找到他们感兴味的物品，深度发掘用户潜在的兴味。
2.2引荐架构其实引荐系统的中心流程只要召回、排序、重排。
恳求流程
当一个用户翻开一个页面，这个时分前端会携带用户信息（pin或者uuid等）去恳求后台接口（经过color间接调用），当后台收到恳求后普通会先依据用户标识停止分流获取相关战略配置（ab战略），这些战略去决议接下来会调用召回模块、排序模块以及重排模块的哪个接口。普通召回模块分多路召回，每路召回担任召回多个商品，排序和重排担任调整这些商品的次第。最后选择出适宜的商品并停止价钱、图片等相关信息补充展示给用户。用户会依据本人能否感兴味选择点击或者不点击，这些触及用户的行为会经过日志上报到数据平台，为之后效果剖析和应用用户行为引荐商品奠定根底。
其实有些问题想说一说：
为什么要采取召回、排序、重排这种漏斗分层架构？
（1）从性能方面
终极：从百万级的商品库挑选出用户感兴味的个位数级别的商品。
复杂的排序模型线上推断耗时严重，需求严厉控制进入排序模型的商品数量。需求停止拆解
（2）从目的方面
召回模块：召回模块的任务是快速从大量的物品中挑选出一局部候选物品，目的是不要漏掉用户可能会喜欢的物品。召回模块通常采用多路召回，运用一些简化的特征或模型。
排序模块：排序模块的任务是精准排序，依据用户的历史行为、兴味、偏好等信息，对召回模块挑选出的候选物品停止排序。排序模块通常运用一些复杂的模型。
重排模块：重排模块的任务是对排序模块的结果停止二次排序或调整，以进一步进步引荐的精确性和个性化水平。重排模块通常运用一些简单而有效的算法。
什么是ab实验？
参考论文：OverlappingExperimentInfrastructure:More,Better,FasterExperimentation(google)
只要在线实验才干真正评价模型优劣，ab实验能够快速考证实验的效果，快速迭代模型。减少上线新功用的风险。
ab算法：Hash（uuid+实验id+创立时间戳）%
特性：分流+正交
2.召回召回层的存在仅仅是为用户从宽广的商品池子中初筛出一批还不错的商品。为了均衡计算速度与召回率（正样本占全部正样本的比例）指标之间的矛盾，采用多路召回战略，每路召回战略只思索其中的单一特征或战略。
2..1多路召回的优劣多路召回：采用不同的战略、特征或者简单模型分别召回一局部候选集，然后把候选集混合在一同供排序运用。召回率高，速度快，多路召回互相补充。
多路召回中每路召回的截断个数K是个超参数，需求人工调参，本钱高；召回通路存在重合问题，冗余。
能否存在一种召回能够替代多路召回，向量召回应用而生，就目前而言，依然是以向量召回为主，其他召回为辅的架构。
2..2召回分类主要分为非个性化召回，个性化召回两大类。非个性化召回主要是停止热点推送，引荐范畴马太效应严重，20%的商品奉献80%的点击。个性化召回主要是开掘用户感兴味的商品，着重处置每个用户的差别点，进步商品的多样性，坚持用户的粘性。
非个性化召回
（1）抢手召回
近7天高点击、高点赞、高销量商品召回
（2）新品召回
最新上架的商品召回
个性化召回
（1）标签召回、地域召回
标签召回：用户感兴味的品类、品牌、店铺召回等
地域召回：依据用户的地域召回地域内的优质商品。
（2）cf召回
协同过滤算法是基于用户行为数据发掘用户的行为偏好，从而依据用户的行为偏好为其引荐物品，其依据的是用户和物品的行为矩阵（共现矩阵）。用户行为普通包括阅读、点赞、加购、点击、
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