内容分发平台个性化推荐系统经验简单总结

推荐在电商和互联网应用中已经应用的很是普遍，相比于根据query进行主动的搜索，推荐是更加被动的由系统自动推出商品给用户。搜索的意图比较明显，直接由query给出，而推荐须要计算猜想用户的意图，根据用户历史数据和当前行为，基于各类模型推荐合适的商品，提高用户体验，提升转化率。不过近些年来，搜索和推荐在底层模型和技术方面愈来愈趋于融合，利用机器学习的方式来改进搜索和推荐的质量，像搜索排序LTR等等。

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