个性化召回算法的总结与评估。
个性化召回算法总结
- 基于邻域的：CF，LFM，基于图的Personal-rank
- 基于内容的：Content based
- 基于神经网络的：Item2vec
个性化召回算法的评价
离线评价准入: 评测新增算法推荐结果在测试集上的表现
在线评价收益（A/B Test）
- 定义指标：信息流场景（点击率，平均阅读时长等）；电商场景（转化率，总交易额度等）
- 生产环境A/B test：常采用以划分userid尾号的形式，翻出1%的流量，在原有算法中加入要实验的算法，实验几天之后，与基线比较核心指标的优劣。
工业界个性化召回架构
