直播平臺制作應用推薦系統(tǒng)很常見，平臺需要借助推薦來增加用戶留存量，很多情況下推薦機制都是借助大數(shù)據(jù)功能來實現(xiàn)的，那么推薦的應用需要經(jīng)過哪些步驟呢？ ?

一、推薦實現(xiàn)的流程 完整的推薦機制并不只是收集用戶信息那么簡單，大體可以分為四步，召回、粗排、精排、重排。 1、召回。召回階段要掌握一點：速度，要求是速度快，因為要求速度快，所以就不能部署太復雜的模型。另外要使用少量的特征，這是召回階段的特性。 2、粗排。?有時候因為每個用戶召回環(huán)節(jié)返回的物品數(shù)量還是太多，怕排序環(huán)節(jié)速度跟不上，所以可以在召回和精排之間加入一個粗排環(huán)節(jié)，通過少量用戶和物品特征，簡單模型，來對召回的結果進行個粗略的排序，在保證一定精準的前提下，進一步減少往后傳送的物品數(shù)量，粗排往往是可選的，就算直播平臺制作跳過這個步驟也可以。 3、精排。與粗排不同，這一步很關鍵，對用戶了解的越細致越好，這一階段處理的直播平臺制作數(shù)據(jù)量比較少了，所以可以上你能承受速度極限的復雜模型，使用能想到的任意有用的特征，盡量精準地對物品進行個性化排序。 4、重排。重排是做打散或滿足直播平臺制作業(yè)務運營的特定強插需求，一般不使用復雜模型，主要用于改善用戶體驗。 ?

二、召回模式 1、內(nèi)容召回。基于直播平臺制作內(nèi)容的召回就是根據(jù)用戶的瀏覽內(nèi)容，召回相關的內(nèi)容，隨之推薦給用戶，其實也就是基于標簽的召回。很適合直播平臺制作前期剛剛起步時使用。 2、協(xié)同過濾召回?；谟脩舻膮f(xié)同就是根據(jù)相似用戶的興趣進行召回，也就是對大家的反饋、評價和意見進行協(xié)同。 3、基于模型的召回。每個用戶的隱向量由用戶矩陣的行向量表示，每個物品的隱向量由物品矩陣的列向量表示，根據(jù)用戶和物品的隱向量計算兩者之間的相似度，進行召回。 ?

一般直播平臺制作會根據(jù)平臺業(yè)務的策略，從各種推薦方式中隨機使用，最大限度的通過產(chǎn)品優(yōu)勢增加用戶的使用體驗。 聲明：以上內(nèi)容為云豹科技作者本人原創(chuàng)，未經(jīng)作者本人同意，禁止轉載，否則將追究相關法律責任