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传统的推荐系统通常由两部分构成,分别是 Candidate Generation(候选生成)和 Ranking(排序),以下图中经典的 YouTube 视频推荐为例[1],整个系统分为了两层:第一层是 Candidate Generation(候选生成),负责从全量的视频中快速筛选出几百个候选视频,这一步通常也被成为 Matching(召回);第二层是 Ranking(排序),负责对几百个视频进行精准打分并重新排序,决定最终向用户展示的结果顺序。
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