深度學習在推薦平臺的使用

推薦系統的策略主要分爲召回和排序兩個過程 召回主要負責生成推薦的候選集 排序負責將多個算法策略的結果進行個性化排序 一：召回層：我們通過用戶行爲、場景等進行實時判斷，通過多個召回策略召回不同候選集。再對召回的候選集進行融合。候選集融合和過濾層有兩個功能，一是提高推薦策略的覆蓋度和精度；另外還要承擔一定的過濾職責，從產品、運營的角度制定一些人工規則，過濾掉不符合條件的 Item。下面是一些我們常用到

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