推荐系统 多路召回架构
时间: 2023-11-21 13:57:22 浏览: 53
多路召回是推荐系统中常用的一种召回策略,其主要思想是通过多个召回模型召回候选集,再将不同召回模型的结果进行融合,得到最终的候选集。下面是一个多路召回的架构:
1. 数据层:包括用户历史行为数据、物品元数据等。
2. 召回层:包括多个召回模型,每个召回模型都会输出一份候选集。
3. 融合层:将多个召回模型的候选集进行融合,得到最终的候选集。
4. 排序层:对最终的候选集进行排序,输出TopN推荐结果。
多路召回的优点在于可以利用不同的召回模型,从不同的角度挖掘用户的兴趣,提高召回的覆盖率和准确率。同时,多路召回也可以通过融合不同召回模型的结果,减少单个召回模型的偏差,提高召回的稳定性。
相关问题
推荐系统计算召回率和准确率代码
以下是一个简单的推荐系统召回率和准确率的 Python 代码示例:
```python
# 预测为正样本的阈值
THRESHOLD = 0.5
# 计算召回率和准确率
def calculate_recall_precision(actual, predicted):
# 计算召回率
true_positives = 0
false_negatives = 0
for i in range(len(actual)):
if actual[i] == 1 and predicted[i] >= THRESHOLD:
true_positives += 1
elif actual[i] == 1 and predicted[i] < THRESHOLD:
false_negatives += 1
recall = true_positives / (true_positives + false_negatives)
# 计算准确率
true_positives = 0
false_positives = 0
for i in range(len(actual)):
if actual[i] == 1 and predicted[i] >= THRESHOLD:
true_positives += 1
elif actual[i] == 0 and predicted[i] >= THRESHOLD:
false_positives += 1
precision = true_positives / (true_positives + false_positives)
return recall, precision
```
其中,`actual` 是实际的标签,`predicted` 是模型预测的概率值。在上面的代码中,我们使用了一个阈值 `THRESHOLD` 来判断预测结果是否为正样本。召回率和准确率的计算方式与标准的计算方式相同,具体详细可参考相关文献。
怎么做推荐系统的历史搜索关键词召回
推荐系统中的历史搜索关键词召回,可以通过以下步骤来实现:
1. 收集用户的历史搜索关键词数据,这些数据可以来自于用户在搜索框中输入的关键词,也可以来自于用户在搜索结果页面中点击的关键词。
2. 对于每个用户,将其历史搜索关键词进行整合,并进行去重处理,得到一个该用户的历史搜索关键词列表。
3. 对于每个候选物品,统计该物品在历史搜索关键词列表中出现的次数,得到该物品在历史搜索关键词中的权重。
4. 根据物品在历史搜索关键词中的权重,对候选物品进行排序,得到一个按照历史搜索关键词召回的物品列表。
需要注意的是,历史搜索关键词召回只是推荐系统中的一个模块,实际的推荐结果还需要考虑其他因素,比如用户的个性化兴趣,物品的热度等等。