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精准召回：根据用户输入的召回条件，从房产数据库中筛选出符合条件的房源信息，保证召回的准确性和完整性。例如，用户在房产平台搜索“深圳市罗湖区，平米以下的二手房”。根据用户输入的qery，不进行纠错、扩展等操作，优先在数据库中筛查找符合qery的房源信息。 同义词改写：将用户输入的qery转换为相似的同义词，从而扩大召回范围，提高召回的覆盖率。例如，当用户在房产平台搜索“带阳台的房子”，搜索引擎可以将“阳台”改写为“露台”，“阳光房”等同义词，从而扩大搜索范围，提高召回率。


I：基于用户历史行为数据，将用户行为、偏好等信息作为召回条件之一，提高召回的个性化程度。比如经常搜索小户型房源的用户，我们可以在召回时将“小户型”或室加入到召回条件中，提高搜索结果的满意度。 II：基 葡萄牙 whatsapp 电话号码数据 度，将某个房源特征加入到召回条件中，推荐相似的房源信息。例如，用户收藏了一套花园别墅。基于该房源的特征，比如位置、房型、面积、价格等，在搜索结果中适当推荐其它具有相似特征的别墅给用户。 除此之外，召回策略还包含向量召回、基于深度学习召回等方式，有兴趣的读者可以通过作者其他文章了解。


召回是从海量的物品库里快速找出用户可能感兴趣的物品的过程，它决定了推荐系统的上限。如果召回的物品与用户需求无关，那么后面的排序就算再好也无法解决用户需求。召回率越高，用户就有更多的选择空间，推荐系统就更能满足用户的需求。 除了分词、召回的处理外，搜索引擎还涉及到排序和评价等模块，读者朋友们可以通过点击下方传送门进行查看。 如何使用RFM模型和K-mens聚类，实现更有效的客户分层？ 仅仅只是从客户消费金额来分析客户是否流失，有时可能会成为曲解客户的行为。