推荐系统：召回层（使用多个召回策略，5-8个策略）【快速筛选出用户喜欢的物品】【单策略/单路召回、多路召回】【Item2vec、Node2vec】【LSH(局部敏感哈希)算法（开源实现：Faiss）】

曾经终败给现在 2023-09-28 17:31 25阅读 0赞

## 一、概述 ##

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## 二、Embedding技术 ##

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### 1、word2vec—>item2vec ###

![在这里插入图片描述][c059403f220141d4b3ae076da91304ea.png]

### 2、Node2vec ###

![在这里插入图片描述][19b1525ccc334f94af57a95c3ed207e9.png_pic_center]

![在这里插入图片描述][2a5cac76429f468db29c0091f89552cd.png_pic_center]

### 3、使用Embedding进行最近邻查找 ###

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## 三、最近邻查找【精确查找（暴力查找, K-D Tree）、近似查找(K-means, LSH)】 ##

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精确查找

*  暴力查找
 *  K-D Tree

近似查找

*  K-means
 *  LSH  
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### 1、K-means ###

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### 2、LSH（局部敏感哈希） ###

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