在推荐系统中，你觉得召回和排序哪部分更重要一些
先思考3秒，召回重要？
先思考2秒，排序重要？
先思考1秒，同样重要？
从实践来看，推荐系统，初期排序重要，后期召回重要。
初期，可供推荐的物料有限，物料分类也相较集中，召回可以简单做做，比如最新/热门，有余力搞一下 Item-CF，User-CF，足够了。这个阶段要重点把排序模型迭代起来，线上落模型 feature，离线关联 label，模型训练，模型热部署，线上特征服务，线上推荐服务。初期排序模型可以很简单，重点是跑通整个离线/在线数据流程，之后，负责排序的同学可以持续优化特征工程和排序模型。
后期，严格说是业务发展到一定阶段，物料池有了一定体量，原有召回渠道搜索空间有限；另外，业务需要促发布，需要破圈，需要提关注等，这时就需要针对业务扩充召回渠道。往往新增召回渠道在最终业务指标上，表现不够显著，因为精排模型以前没有见过这类样本，可以让模型慢慢学习，也可以配合一些提权/保量策略，加速落地，逐步形成多路召回+粗排+精排+策略的系统架构。#推荐算法工程师#
先思考2秒，排序重要？
先思考1秒，同样重要？
从实践来看，推荐系统，初期排序重要，后期召回重要。
初期，可供推荐的物料有限，物料分类也相较集中，召回可以简单做做，比如最新/热门，有余力搞一下 Item-CF，User-CF，足够了。这个阶段要重点把排序模型迭代起来，线上落模型 feature，离线关联 label，模型训练，模型热部署，线上特征服务，线上推荐服务。初期排序模型可以很简单，重点是跑通整个离线/在线数据流程，之后，负责排序的同学可以持续优化特征工程和排序模型。
后期，严格说是业务发展到一定阶段，物料池有了一定体量，原有召回渠道搜索空间有限；另外，业务需要促发布，需要破圈，需要提关注等，这时就需要针对业务扩充召回渠道。往往新增召回渠道在最终业务指标上，表现不够显著，因为精排模型以前没有见过这类样本，可以让模型慢慢学习，也可以配合一些提权/保量策略，加速落地，逐步形成多路召回+粗排+精排+策略的系统架构。#推荐算法工程师#
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