2. 召回模型¶
召回系统是推荐漏斗的第一个环节，需要在有限延迟内从海量候选中筛选出千级规模的初选集合，为后续排序提供高质量输入。本章围绕三条主线展开：协同过滤通过物品或用户的相似性建模刻画关系（ItemCF与Swing改进物品相似度；UserCF与矩阵分解开启向量化表示）；向量召回将用户与物品映射到统一嵌入空间，支持 I2I 与 U2I 的高效向量检索；序列召回关注用户行为的时序性，通过兴趣建模与序列预测提升相关性。
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召回系统是推荐漏斗的第一个环节，需要在有限延迟内从海量候选中筛选出千级规模的初选集合，为后续排序提供高质量输入。本章围绕三条主线展开：协同过滤通过物品或用户的相似性建模刻画关系（ItemCF与Swing改进物品相似度；UserCF与矩阵分解开启向量化表示）；向量召回将用户与物品映射到统一嵌入空间，支持 I2I 与 U2I 的高效向量检索；序列召回关注用户行为的时序性，通过兴趣建模与序列预测提升相关性。