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关于召回、粗排、精排和重排简单介绍

召回（Recall）

  • 起源：召回的概念起源于信息检索领域，用于描述搜索系统从文档集中检索出相关文档的能力。在推荐系统中，召回阶段的目标是从海量的物品或内容中，初步筛选出可能与用户兴趣相关的候选集合。
  • 目的：确保系统能够覆盖到用户可能感兴趣的物品或内容，避免遗漏。
  • 作用：召回是推荐系统的第一步，它为后续的排序阶段提供了候选集合，是推荐系统的基础。

更加详细内容见文章推荐系统中召回的定义及起源是什么？

粗排（Coarse Ranking）

  • 起源：粗排的概念是在推荐系统追求更高性能和效率的过程中形成的。由于召回阶段可能会产生大量的候选物品，直接对所有候选物品进行精细排序可能会导致计算成本过高。因此，粗排阶段的作用是对候选物品进行初步排序，过滤掉明显不符合用户兴趣的物品，减少后续精排的计算量。
  • 目的：在保证一定召回率的前提下，减少候选物品的数量，提高后续排序阶段的效率。
  • 作用：粗排是召回和精排之间的过渡阶段，它在保证召回率的同时，通过简单的模型或规则对候选物品进行初步排序，减少了后续精排的计算量。

精排（Fine-grained Ranking）

  • 起源：精排的概念是在追求更高推荐准确性的过程中产生的。在粗排阶段过滤掉明显不符合用户兴趣的物品后，精排阶段会对剩余的候选物品进行精细的排序和打分，以找到最符合用户兴趣的物品。
  • 目的：利用复杂的模型和特征，对候选物品进行精细的排序和打分，确保推荐结果的准确性。
  • 作用：精排是推荐系统的核心部分之一，它通过复杂的模型和算法对候选物品进行精细的排序和打分，确保推荐结果的准确性和个性化程度。

重排（Re-ranking）

  • 起源：重排的概念来源于对推荐结果多样性的需求。在某些情况下，即使精排阶段已经产生了准确的推荐结果，但由于业务规则、多样性需求等因素，还需要对推荐结果进行重新排序。
  • 目的：在满足准确性的前提下，考虑多样性、新颖性等因素，对推荐结果进行重新排序。
  • 作用：重排是在精排之后的一个可选阶段，它可以根据特定的业务规则和需求对推荐结果进行重新排序，提高推荐结果的多样性和新颖性。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-05-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除排序系统推荐系统集合模型

关于召回、粗排、精排和重排简单介绍

召回（Recall）

  • 起源：召回的概念起源于信息检索领域，用于描述搜索系统从文档集中检索出相关文档的能力。在推荐系统中，召回阶段的目标是从海量的物品或内容中，初步筛选出可能与用户兴趣相关的候选集合。
  • 目的：确保系统能够覆盖到用户可能感兴趣的物品或内容，避免遗漏。
  • 作用：召回是推荐系统的第一步，它为后续的排序阶段提供了候选集合，是推荐系统的基础。

更加详细内容见文章推荐系统中召回的定义及起源是什么？

粗排（Coarse Ranking）

  • 起源：粗排的概念是在推荐系统追求更高性能和效率的过程中形成的。由于召回阶段可能会产生大量的候选物品，直接对所有候选物品进行精细排序可能会导致计算成本过高。因此，粗排阶段的作用是对候选物品进行初步排序，过滤掉明显不符合用户兴趣的物品，减少后续精排的计算量。
  • 目的：在保证一定召回率的前提下，减少候选物品的数量，提高后续排序阶段的效率。
  • 作用：粗排是召回和精排之间的过渡阶段，它在保证召回率的同时，通过简单的模型或规则对候选物品进行初步排序，减少了后续精排的计算量。

精排（Fine-grained Ranking）

  • 起源：精排的概念是在追求更高推荐准确性的过程中产生的。在粗排阶段过滤掉明显不符合用户兴趣的物品后，精排阶段会对剩余的候选物品进行精细的排序和打分，以找到最符合用户兴趣的物品。
  • 目的：利用复杂的模型和特征，对候选物品进行精细的排序和打分，确保推荐结果的准确性。
  • 作用：精排是推荐系统的核心部分之一，它通过复杂的模型和算法对候选物品进行精细的排序和打分，确保推荐结果的准确性和个性化程度。

重排（Re-ranking）

  • 起源：重排的概念来源于对推荐结果多样性的需求。在某些情况下，即使精排阶段已经产生了准确的推荐结果，但由于业务规则、多样性需求等因素，还需要对推荐结果进行重新排序。
  • 目的：在满足准确性的前提下，考虑多样性、新颖性等因素，对推荐结果进行重新排序。
  • 作用：重排是在精排之后的一个可选阶段，它可以根据特定的业务规则和需求对推荐结果进行重新排序，提高推荐结果的多样性和新颖性。
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