無論是刷視頻還是刷帖購物，在推薦頁面里好的推薦理由總能吸引人點進去看。那么這些推薦系統(tǒng)里的推薦理由都有哪些？又是如何生成的？本文就此問題做了分析和解答，希望對你有所幫助。

前面幾篇介紹了基于規(guī)則的召回和基于協(xié)同過濾思想的召回，本篇文章給大家詳細介紹基于向量的召回。這也是目前實際工業(yè)界落地時應(yīng)用最多的召回方法。

編輯導(dǎo)語：從前，沒有推薦系統(tǒng)的時候，我們所看到的信息都是通過自己篩選的，難免會摻雜著自己不喜歡的東西。如今，推薦系統(tǒng)的遍布，讓我們上癮。本文通過縱觀行業(yè)發(fā)展...

編輯導(dǎo)語：隨著人們?nèi)找嫣岣叩纳钏?，對于商品的要求也都趨于個性化，個性化的推薦系統(tǒng)也就順勢而生。這篇文章作者詳細拆解了推薦系統(tǒng)的運作方式以及用戶的“潛意識”...

編輯導(dǎo)語：互聯(lián)網(wǎng)使得信息傳播從傳統(tǒng)的紙媒到如今去中心化的UGC方式。當(dāng)海量的信息進行分發(fā)時，作為產(chǎn)品設(shè)計者，我們需要考慮的問題是如何做好內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)。今日頭條為...

編輯導(dǎo)語：推薦的目的主要在于依據(jù)用戶行為偏好，為用戶推薦可能喜歡的事物；而搜索則是用戶出于一定目的進行檢索，前者為被動獲取，后者為主動獲取。具體而言，推薦系...

編輯導(dǎo)語：在推薦系統(tǒng)中，標(biāo)簽的使用可以讓定位更精準(zhǔn)，提升匹配的水平和效率。那么，在業(yè)務(wù)過程中，我們應(yīng)當(dāng)采用哪種標(biāo)簽推薦方式？本篇文章里，作者結(jié)合實際經(jīng)驗，總...

編輯導(dǎo)語：伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展與信息量的飛速增長，如今用戶可能每天都需要接收海量級別的信息。而推薦系統(tǒng)的產(chǎn)生讓用戶在一定程度上可以更精準(zhǔn)地接收自己所需...

編輯導(dǎo)讀：在推薦系統(tǒng)中，召回是從物料庫中獲取一小部分物料，這一小部分物料會在后續(xù)的環(huán)節(jié)被模型用來打分排序。本文作者圍繞推薦系統(tǒng)的召回進行了策略和場景兩個維度...

編輯導(dǎo)語：推薦系統(tǒng)通過對用戶行為喜好的預(yù)測進行信息過濾，進而為用戶瀏覽進行推薦行為。一方面，推薦系統(tǒng)可以提升用戶的信息閱讀體驗，另一方面，產(chǎn)品和平臺也有助于...

編輯導(dǎo)語：推薦系統(tǒng)（recommender systems），是利用信息過濾技術(shù)向用戶推薦其可能感興趣的信息，它是有別于信息分類和信息搜索的信息處理方式。我們用言語來解釋推薦系...

編輯導(dǎo)語：隨著電子商務(wù)規(guī)模的不斷擴大、商品個數(shù)和種類快速增長，顧客需要花費大量的時間才能找到自己想買的商品。這種瀏覽大量無關(guān)的信息無疑會使淹沒在信息過載問題...