推荐系统 多路召回架构

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。