机器学习:实例1--推荐系统架构

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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