如何解決推薦冷啓動召回問題？微信提出內部-環境注意力網絡

作者 | 謝若冰 出品 | AI科技大本營（ID:rgznai100）    真實世界中的綜合推薦系統（例如微信看一看）通常需要從上百萬異質物品中進行推薦。直接在百萬候選集上使用複雜的推薦算法，往往會引入難以承受的時間成本。因此，工業級綜合推薦系統一般由召回（matching）和排序（ranking）兩個模塊組成。召回模塊負責快速從百萬級數據中檢索出百級別物品候選，排序模塊負責準確對這些召回來的物

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