推荐系统和搜索引擎的比较

比较	推荐系统	搜索引擎
获取信息的方式不同	被动；模糊	主动；明确
个性化程度	高	低
服务特性	持续服务（“好”的推荐系统往往让用户停留更多的时间，带来的增量点击，推荐成功数，成交转化提升量等）	快速满足（“好”的搜索算法是需要让用户获取信息的效率更高、停留时间更短。）
特点	（用户存在大量的需求是比较难用精炼的文字组织的：一方面用户不愿意，另一方面搜索对语义的理解还无法足够深入）满足难以文字表述的需求（所以有了“相关推荐”、“猜你喜欢”）推荐引擎又称为无声的搜索。	主流的搜索引擎仍然是以文字（最简洁、直接）构成查询词，搜索查询词也大都是比较短小的
相关理论	长尾理论阐述了推荐系统发挥的价值（每一个人的品味和偏好都并非和主流人群完全一致，Chris指出：当我们发现得越多，我们就越能体会到我们需要更多的选择。）	马太效应：头部内容吸引了绝大部分点击
评价方式	相对宽泛，当应用于Top-N结果推荐时，MAP（Mean Average Precison）或CTR（Click Through Rate，计算广告中常用）是普遍的计量方法；当用于评分预测问题时，RMSE（Root Mean Squared Error）或MAE（Mean Absolute Error）是常见量化方法。	基于Cranfield评价体系，并基于信息检索中常用的评价指标怎样量化评价搜索引擎的结果质量
相互交融	比如基于内容的推荐中运用了倒排索引、查询、结果归并等方法，点击反馈算法在两者中大量运用以提升效果。	相关推荐、相关搜索词

学习来源：达观数据陈运文：推荐系统和搜索引擎的关系

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