标签:常用 基于 依据 结果 个性化 相关 个性 如何 用户
重要组件:1.query解析;2.目标召回;3.目标排序
解决问题:1.语义检索问题;2.个性化检索问题
如何召回语义上相似但没有明确和query项匹配的物品
针对不同的人相同的搜索词,希望召回一些个性化的物品,较为发散
应用依据:电商领域最常用的召回当属item-based CF,此类方法根据item的共现关系计算相似性,非常适合根据实时trigger(点击、收藏、加购等)进行召回,而传统的user-item则不合适
最近较为火爆的实时trigger召回算法为deepWalk和Swing
目标:基于用户的不同查询query,召回结果不仅要满足搭配关系还要与用户行为强相关
关键因子:用户、物品、行为关系
标签:常用 基于 依据 结果 个性化 相关 个性 如何 用户
原文地址:https://www.cnblogs.com/demo-deng/p/14623144.html