相關推薦系統架構

推薦系統對於資訊媒體網站來講相當重要，推薦系統能夠根據用戶的使用行爲推薦相關內容，提升用戶的粘性和停留時間。

相關推薦是推薦系統的形勢之一，以下圖是推薦展現的效果。

  

　　　　　　　　

 

 

推薦系統的架構：

• 日誌收集系統
• 召回系統：基於用戶行爲的協同過濾（CF），基於內容類似度的內容召回(CB)，地域召回，熱文兜底，編輯入庫
• 排序系統：利用機器學習算法對點擊率進行預估
• 過濾系統：文本以及圖像重複判斷，敏感詞過濾

 

 

用到的算法：

• 文章關鍵詞提取

 

 

• word2vec：特徵詞向語義空間轉換 用於類似度計算

 

 

 

• 感知哈希算法：用於相同內容的濾重