精准召回根据用户输入的召回条件从房产数据库中筛选出符合条件的房源信息保证召回的准确性和完整性。例如用户在房产平台搜索深圳市罗湖区平米以下的二手房。根据用户输入的不进行纠错扩展等操作优先在数据库中筛查找符合的房源信息。 同义词改写将用户输入的转换为相似的同义词从而扩大召回范围提高召回的覆盖率。例如当用户在房产平台搜索带 whatsapp 号码列表 阳台的房子搜索引擎可以将阳台改写为露台阳光房等同义词从而扩大搜索范围提高召回率。
基于用户历史行为数据将
用户行为偏好等信息作为召回条件之一提高召回的个性化程度。比如经常搜索小户型房源的用户我们可以在召回时将小户型或室加入到召回条件中提高搜索结果的满意度。 基于不同房源之间的相似度将某个房源特征加入到召回条件中推荐相似的房源信息。例如用户收藏了一套花园别墅。基于该房源的特征比如位置房型面积价格等在搜索结果中适当推荐其它 如何重新激活陈旧的线索 具有相似特征的别墅给用户。
除此之外召回策略还包含向量召
回基于深度学习召回等方式有兴趣类 香港新聞 法的读者可以通过作者其他文章了解。 召回是从海量的物品库里快速找出用户可能感兴趣的物品的过程它决定了推荐系统的上限。如果召回的物品与用户需求无关那么后面的排序就算再好也无法解决用户需求。召回率越高用户就有更多的选择空间推荐系统就更能满足用户的需求。 除了分词召回的处理外搜索引擎还涉及到排序和评价等模块读者朋友们可以通过点击下方传送门进行查看。