一、召回模型的定义召回模型是一种在数字化营销中广泛使用的机器学习模型,它的作用是根据用户的特征和行为,从海量的候选物品中筛选出最有可能被用户感兴趣或点击的物品,从而提高用户的满意度和转化率。召回模型的优化是一项重要的工作,它涉及到如何选择合适的召回模型类型,如何设置合理的召回模型目标,以及如何采用有效的召回模型方法。本文从产品经理的视角,介绍了召回模型的定义、作用、类型、优化的意义、目标和方法,并且给出了一些实例和示意图,帮助读者理解和掌握召回模型优化的基本概念和技能。
召回模型是一种机器学习模型,它的输入是用户的特征和行为,输出是一组候选物品,这些物品是从海量的物品库中筛选出来的,它们最有可能被用户感兴趣或点击。召回模型的目的是缩小物品的范围,为后续的排序模型提供更精确的输入,从而提高整个推荐系统的效率和效果。