1樓：往事俱沉暮雨瀟瀟
召回策略有很多，覆蓋很多方面。所謂召回補全還是第一次見到，並不請楚你想補全的是哪方面。
常見的召回策略有：新熱召回、標籤召回、trigger觸發召回、embedding 召回、swing I2I、馬爾科夫召回等等。
還有一些根據其他模型計算的U2I作為召回結果，常見的有用協同過濾做的，神經網路做的等。
排序模型一般以CTR為優化目標 ，但在實際應用中我們的經驗是加入了其他非相關性的召回，CTR會下降明顯。
所以你說的召回補全可能是召回的方法過於單一，建議嘗式多路召回，豐富召回結果。
2樓：EasyDiao
不是特別明白補全策略是什麼概念。
至於精確性和多樣性這個說實話本來就是推薦系統的核心難解，推薦系統裡比較重要的問題乙個是個性化，乙個是多樣性，然後還有乙個集中度和長尾問題。人都是好奇性比較強的，即使你熟悉的乙個人或者你自己，總結出的興趣，你也不一定總結的準確，而且即使準確，你也不代表說只喜歡興趣範圍內的東西，有些東西你還沒感興趣只是因為你還沒遇到。所以在推薦系統評測中，有乙個衡量指標叫做驚喜度，就是不在使用者興趣內推出來的內容讓使用者喜歡了，所以整個推薦列表裡是個性化興趣內容，相關個性化興趣內容，熱門或者實時內容的組合，但是你要問我比例是多少，這個我沒法解答，每個人都不一樣，只有通過資料業務不斷的迭代和實踐去根據每個使用者調整得出乙個慢慢趨向於好的方向的比例。
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袁航 如今沒錢的老闆或者公司都不好意思投資足球 因為投資足球就等於投錢，像曼城，巴黎這樣的球隊如果沒有土豪老闆的投資不可能短時間有如此大的進步。有土豪是老闆的球隊也就有普通老闆的球隊，個人認為馬競是乙個比較成功的球隊。在西甲，馬競的財力完全沒法和巴薩皇馬比，但是馬競並不怵這兩家豪門。馬競踢的比較務實...
推薦系統中的多路召回如何確定每一路的數量和總召回數量？
厚德載物丶 首先，這個問題應該建立在召回數量在之後的粗排，精排能夠承受的前提下。那麼，目前有幾個想法，最開始就是根據某個指標，拍腦袋決定每個路召回個數 接下來，就可以考慮召回數量個性化，可以把當個特徵，或者用類似強化學習的思路，學習K值，這個群組喜歡哪路多一些，就多召回一些。再後來有什麼方案，期待後...
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燊藍 傅雷家書 曾國藩家書 多經典不過還真沒怎麼看過，看過 親愛的安德烈 查令十字街84號 還不錯 看著題主想要書信集還最好不是家書要麼冰心的 寄小讀者 haha開個玩笑 曉胖砸 強烈推薦 見信如晤 本書收錄了一百二十四封各種各樣的書信，有名人間的往來信件也有平凡人關於不平凡事的信件。每封信都是乙個...