11｜基于规则的召回：如何使用规则找到用户的兴趣点？

作者回复: 基于关键词的召回算法和基于时间的召回算法是推荐系统中常用的两种策略。下面我举一个具体的例子来说明。 假设我们有一个新闻推荐系统，用户每次访问时，系统需要根据用户的兴趣推荐相关的新闻文章。 对于基于关键词的召回算法，系统可以根据用户的历史浏览记录和行为数据，分析用户对于不同关键词的兴趣程度。例如，如果一个用户经常点击和浏览与"健康"相关的新闻，那么系统可以推测这个用户对健康类的新闻文章比较感兴趣。因此，在召回阶段，系统可以根据关键词的属性（如词频、关键词的热度等），赋予不同关键词不同的权重，然后根据计算出的权重筛选出与用户兴趣相关的新闻候选集。 对于基于时间的召回算法，系统可以考虑到新闻的时效性，将最新发布的新闻信号加入推荐计算中。例如，一些与热点事件相关的新闻通常在发布后的短时间内被用户广泛关注，因此在召回过程中给予这些新闻较大的权重，以便及时推荐给用户。而一些时间久远的新闻，尽管与用户兴趣相关，但由于发布时间较早，可能被用户忽略或遗忘，因此在召回阶段可以给予较低的权重。 综合上述两种召回算法，在推荐系统中可以将关键词和时间因素结合起来，通过分析用户的兴趣和新闻的时效性，提高推荐的准确性和实用性。

作者回复: 是的，这么理解是没问题的。

作者回复: 同学，你好，这一节的理论部分相对比较多，后面会有实战代码。