程序員如何與時俱進？

推薦流程大致上能夠分爲 3 個部分，召回、排序、推薦結果生成，總體的架構以下圖所示。前端 召回階段，主要是利用數據工程和算法的方式，從千萬級的產品中鎖定特定的候選集合，完成對產品的初步篩選，其在必定程度上決定了排序階段的效率和推薦結果的優劣。業內比較傳統的算法，主要是 CF[1][2]、基於統計的 Contextual 推薦和 LBS，但近期來深度學習被普遍引入，算法性取得較大的提高，如：2015

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