Recall/Coarse Ranking/Fine Ranking
粗排、召回和精排是推荐系统中的三个紧密相连且顺序执行的环节，它们共同构成了推荐系统的主要链路。以下是对这三个环节的详细介绍：
一、召回（Recall）
召回是推荐系统的第一个环节，主要根据用户的部分特征（如历史行为、兴趣偏好等），从海量的物品库中快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品。召回环节强调快速和低延迟，因为需要处理的数据量极大。召回的结果通常是一个较大的候选集，包含多个可能符合用户兴趣的物品。召回的目标是从千万级甚至亿级的候选中召回几千个物品，这些物品会作为后续排序阶段的输入。
二、粗排（Coarse Ranking）
粗排位于召回和精排之间，是对召回结果的一个初步筛选和排序。由于召回返回的候选集数量仍然较多，直接进行精排可能会导致计算量过大，因此需要通过粗排来减少候选集的数量。粗排使用相对简单的模型和较少的特征，对候选集进行快速打分和排序，保留分数较高的部分物品进入精排环节。粗排的目的是在保证一定精准度的前提下，减少后续计算量，提高排序效率。
三、精排（Fine Ranking/Precise Ranking）
精排是推荐系统的核心环节，负责对粗排筛选出的候选集进行精确打分和排序。精排使用复杂的模型和丰富的特征，以尽可能高的准确度预测用户对每个物品的兴趣程度。精排强调准确性，通过精细的模型和算法，对候选集进行个性化排序，最终生成推荐列表展示给用户。精排的结果通常是推荐系统最终输出的top K个物品（K一般是个位数），这些物品是根据用户的兴趣偏好和物品的特征进行精确匹配和排序得出的。
四、整体流程与示例
以电商平台为例，假设平台上有数百万种商品，用户小明在浏览商品时，推荐系统需要为他生成一个个性化的推荐列表。推荐系统根据小明的历史购买记录、浏览行为、搜索关键词等特征，从数百万种商品中快速召回几千种可能符合他兴趣的商品作为候选集。接下来，推荐系统使用一个简单的机器学习模型（如逻辑回归、梯度提升树等），对这几千种商品进行快速打分和排序，即粗排。最终，保留分数较高的几百种商品进入精排环节。在精排阶段，推荐系统使用更复杂的模型（如深度神经网络）和更多的特征（如商品的详细描述、价格、品牌、用户评价等），对几百种商品进行精确打分和排序。模型会综合考虑各种因素，预测小明对每种商品的兴趣程度，并生成最终的推荐列表。
召回、粗排、精排是信息检索和推荐系统中的关键步骤，每一步都涉及不同的模型算法。以下是对这三个步骤中常用模型算法的详细解析：
一、召回
召回是推荐系统的第一步，目的是从大量的候选集中筛选出与用户需求相关的一部分候选集。常用的召回算法包括：
基于规则的召回：根据预定义的规则，如关键词匹配、用户行为模式等，从候选集中筛选出相关的内容。这种方法简单直接，但不够智能化，难以应对复杂多变的用户需求。
基于协同过滤的召回：通过分析用户的历史行为，如点击、购买、评价等，找出与当前用户相似的用户或物品，从而推荐相似的内容。这种方法在推荐系统中广泛应用，但存在冷启动问题和稀疏性问题。
基于深度学习的召回：利用深度神经网络对用户和物品的特征进行表示，通过计算用户特征和物品特征之间的相似度来进行召回。这种方法能够捕捉用户和物品的复杂关系，提高召回的准确性。
二、粗排
粗排是对召回结果进行初步筛选和排序的过程，目的是从召回的结果中挑选出排名靠前的候选集。常用的粗排算法包括：
基于规则的粗排：根据预定义的规则，如点击率、转化率等，对召回结果进行排序。这种方法简单直接，但不够智能化，难以应对复杂多变的用户需求。
基于模型的粗排：利用机器学习或深度学习模型对召回结果进行排序。常用的模型包括逻辑回归（LR）、梯度提升决策树（GBDT）等。这些模型能够根据用户和物品的特征进行准确的排序，提高粗排的准确性。
在粗排阶段，还可以采用一些优化策略，如加权汇总、去重等，以提高粗排的效果。
三、精排
精排是对粗排结果进行进一步筛选和排序的过程，目的是从粗排的结果中挑选出最符合用户需求的候选集。常用的精排算法包括：
基于深度学习的精排：利用深度神经网络对用户和物品的特征进行更精细的表示，通过计算用户特征和物品特征之间的相似度来进行排序。常用的深度神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型能够捕捉用户和物品的复杂关系，提高排序的准确性。
基于集成学习的精排：将多个机器学习模型进行集成，以提高排序的准确性。常用的集成方法包括Bagging、Boosting等。通过集成多个模型的结果，可以降低单个模型的偏差和方差，提高整体的排序效果。
在精排阶段，还可以采用一些优化策略，如特征工程、模型融合等，以提高精排的效果。
综上所述，召回、粗排、精排是推荐系统中的关键步骤，每一步都涉及不同的模型算法。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的算法和策略，以提高推荐系统的性能和准确性。