第129章 个性化推荐是天使还是恶魔(第2/4 页)
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为表示为一个矩阵，其中矩阵的行和列代表用户与商品，矩阵的元素代表用户对商品的交互行为（如点击与评分等）。矩阵分解CF希望将交互矩阵近似地分解为一个用户隐含表示矩阵和一个商品隐含表示矩阵的乘积，从而填补交互矩阵中未知的元素。在协同过滤算法之后，还出现了很多更复杂的召回算法，例如基于内容的算法等，究其本质还是基于相似度的推荐。同时，为了更全面地覆盖用户的多样兴趣，推荐系统往往会采用多路召回的机制，使得生成的候选商品更加全面多样。
在做完召回之后，个性化推荐系统已经获取了其认为用户可能感兴趣的物品，但一般召回阶段获取的物品数量会相当多，此时便需要多个排序模块对召回的物品进行多级排序，最后将精挑细选的少量物品展示给用户。
排序算法的原理，排序阶段一般会整合现�
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