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召回算法之初体验如果用一副通俗易懂的图来解释召回算法做了哪些事情的话，就是下面这幅图 。
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怎么衡量一个召回系统的好坏召回算法的衡量虽然有一些通用的衡量指标，比如准确度，覆盖度 F1等，但是在实际应用中，一般会和自己的应用场景和业务指标挂钩，通过一些更贴合实际的指标去衡量，这里暂以移动腾讯网为例 。
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已经落地的召回算法我们的应用场景主要是图文推荐（详情页相关推荐和列表页个性化推荐，目前也在做视频推荐和图文视频混推），
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由于是新闻推荐，而且是从零到一实现整个推荐系统，因此我们的推荐和NLP 一开始就密切的联系在了一起，并且一直伴随着我们的持续优化过程 。从开始到现在，按照时间顺序，依次实现了如下算法：
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召回算法的缘起缘灭一路有效的召回算法从想法的产生，到最后上线并起作用大致要历经一下各态
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算法之美召回算法，为移动腾讯网业务指标的持续提升发挥了重要作用，以下为分阶段的提升效果（在实际应用时各个阶段并非完全串行的，也存在一些并行和交叉的情况，为了更加清晰的表达，做了一下并不完全合理的划分）
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结束语由于我们是图文类型的新闻推荐，NLP和召回算法相伴而生，在做召回的过程中也完成了一些基本的NLP基础建设，具体如下：
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在做召回算法的过程中，个人也总结了一些经验：个人认为贴合业务场景的可落地的创新想法，比盲目追求paper 上的模型更有效，自己能够全流程控制的可解释的模型比盲目使用一些黑盒模型要好，再就是如果能跨行业融汇贯通，把生物学，进化论，自动控制，哲学上的一些理论，活学活用到推荐领域也会起到意想不到的作用 。
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作者：minwxwang，腾讯 PCG 应用研究员
【召回算法实践总结】
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