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推荐和排名有什么区别

没什么太大的区别。

假设有100个人,领导要让我推荐5个人出来。

在机器学习里面的做法是根据这100个人的一些特征,比如身高,体重,肺活量,家庭环境什么的,进行打分。

每个人都有分数之后,再进行排序。然后选择分数最高的五个人给领导就好了。

在做推荐的时候,实际上也是对他们做了一个排名。不过我们可能不会太在乎后面的名次。

所以做一般推荐的时候步骤主要分为:召回,预测。

召回是粗排,先大致看看这100人,选一些比较显眼的特征进行观察,挑出20个看起来最强壮的。

预测是精排,会耗费大量时间抽取这20个人的特征,然后再花大量时间去进行评分。

然后再选择前5名。

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