所谓的“多路召回”策略，就是指采用不同的策略、特征或简单模型，分别召回一部分候选集，然后把候选集混合在一起供后续排序模型使用，可以明显的看出，“多路召回策略”是在“计算速度”和“召回率”之间进行权衡的结果。其中，各种简单策略保证候选集的快速召回，从不同角度设计的策略保证召回率接近理想的状态，不至于损伤排序效果。如下图是多路召回的一个示意图，在多路召回中，每个策略之间毫不相关，所以一般可以写并发多线程同时进行，这样可以更加高效。

上图只是一个多路召回的例子，也就是说可以使用多种不同的策略来获取用户排序的候选商品集合，而具体使用哪些召回策略其实是与业务强相关的，针对不同的任务就会有对于该业务真实场景下需要考虑的召回规则。例如新闻推荐，召回规则可以是“热门新闻”、“作者召回”、“关键词召回”、“主题召回“、”协同过滤召回“等等。

导包

import pandas as pd
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from collections import defaultdict
import os, math, warnings, math, pickle
from tqdm import tqdm
import faiss
import collections
import random
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from s

AI比赛-推荐系统（一）-新闻推荐03：多路召回【用不同策略分别召回部分候选集，然后把候选集混在一起供后续排序模型使用】【①、YoutubeDNN双塔召回；②、基于物品召回；③、基于用户召回】【天池】相关推荐

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