相关推荐系统架构

推荐系统对于资讯媒体网站来讲相当重要，推荐系统能够根据用户的使用行为推荐相关内容，提升用户的粘性和停留时间。

相关推荐是推荐系统的形势之一，以下图是推荐展现的效果。

  

　　　　　　　　

 

 

推荐系统的架构：

• 日志收集系统
• 召回系统：基于用户行为的协同过滤（CF），基于内容类似度的内容召回(CB)，地域召回，热文兜底，编辑入库
• 排序系统：利用机器学习算法对点击率进行预估
• 过滤系统：文本以及图像重复判断，敏感词过滤

 

 

用到的算法：

• 文章关键词提取

 

 

• word2vec：特征词向语义空间转换 用于类似度计算

 

 

 

• 感知哈希算法：用于相同内容的滤重