推荐算法介绍

参考：今日头条推荐算法原理详解https://lusongsong.com/info/post/9829.html?__SAKURA=1bfda19153216f98a2cd21274262ab30d1566441057_1518905

1.典型推荐算法

2.典型推荐特征

主要有四类特征会对推荐起到比较重要的做用。

第一类是相关性特征，就是评估内容的属性和与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配，从用户向量与内容向量的距离能够得出。

第二类是环境特征，包括地理位置、时间。这些既是bias特征，也能以此构建一些匹配特征。

第三类是热度特征。包括全局热度、分类热度，主题热度，以及关键词热度等。内容热度信息在大的推荐系统特别在用户冷启动的时候很是有效。

第四类是协同特征，它能够在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并不是考虑用户已有历史。而是经过用户行为分析不一样用户间类似性，好比点击类似、兴趣分类类似、主题类似、兴趣词类似，甚至向量类似，从而扩展模型的探索能力。

3.召回策略

见https://www.cnblogs.com/graybird/p/11393511.html

不一样公司业务会设计本身的召回策略

4.数据依赖

5.评估体系