摘要：
一、背景 推荐系统中，有一个刚需就是去重，去重主要涉及两块： 1）内容源去重，即有些抓取的文章基本是讲的一件事。 2）给用户推荐的内容去重，即不能重复推荐。 对于第一种去重，可以采用Google公布的去重算法Simhash，该算法适合海量数据去重。对于常规的文本相似度计算，需要分词，组合成一个向量， 阅读全文
摘要：
一、应用场景 在基于用户兴趣召回物品时，每个用户都有兴趣标签，有时候可能兴趣标签非常多，每一个标签都有计算出来的权重，从高到底进行排序。在进行推荐的时候，我们到底基于哪些兴趣标签进行推荐呢，只选取topN的吗，还是全部？如果只选取topN的，那每次推荐结果都比较相似，而且权重低的兴趣标签似乎得不到推 阅读全文
摘要：
排行榜其实就是热门榜，在推荐系统中非常重要，细细嚼来，其中也蕴藏了不少学问。究竟有什么作用呢？ 一、排行榜的作用 1）解决新用户的冷启动问题，当新用户来的时候，我们没有他的任何信息，这个时候可以将热点资讯或者物品推荐给他。 2）发现老用户兴趣的方式。老用户兴趣比较明确了，在享受个性化推荐的同时，也可 阅读全文