JAVA 中构建主动学习召回增强策略，提高冷热数据召回分布平衡性 大家好！今天我们来探讨一个在推荐系统中非常重要且具有挑战性的问题：如何在 Java 环境下构建主动学习召回增强策略，以提升冷热数据召回分布的平衡性。 在推荐系统中，召回阶段的目标是从海量的候选集中筛选出用户可能感兴趣的少量物品。传统的召回方法往往依赖于历史数据，导致热门物品被频繁召回，而冷门物品则很少有机会展现。这种现象会加剧“马太效应”，使得热门物品越来越热，冷门物品越来越冷。为了缓解这个问题，我们需要设计一种策略，能够主动探索和学习冷门物品，提高其被召回的概率，从而改善召回分布的平衡性。 一、问题定义与挑战 冷启动问题： 新用户或新物品缺乏足够的历史交互数据，难以准确预测其兴趣。 长尾效应： 少量热门物品占据了大部分流量，导致长尾物品曝光不足。 召回分布不平衡： 热门物品召回率过高，冷门物品召回率过低。 解决这些问题的关键在于： 主动探索： 不仅仅依赖历史数据，还要主动探索用户可能感兴趣但尚未发现的物品。 学习策略： 通过与用户的交互反馈，不断优化探索策略，提高冷门物品的召回精度。 平衡机制： 在探索和利用之间找到平 …