ML Recommender System架构：双塔模型、召回与排序阶段的Python实现 大家好，今天我们来深入探讨机器学习驱动的推荐系统架构，重点关注双塔模型以及召回和排序这两个关键阶段，并通过Python代码进行实践。 一、推荐系统架构概述 推荐系统旨在根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐其可能感兴趣的物品。一个典型的推荐系统架构通常包含以下几个主要阶段： 数据收集与处理： 收集用户行为数据（例如点击、购买、评分等）以及物品的属性数据（例如类别、价格、描述等）。进行数据清洗、预处理和特征工程。 召回（Retrieval）： 从海量物品库中快速筛选出用户可能感兴趣的一小部分候选物品。目标是覆盖尽可能多的相关物品，牺牲一定的精度。常见的召回方法包括： 协同过滤（Collaborative Filtering） 基于内容的推荐（Content-Based Recommendation） 基于标签的推荐（Tag-Based Recommendation） 双塔模型（Two-Tower Model） 排序（Ranking）： 对召回阶段筛选出的候选物品进行精细化排序，预测用户对每个物品的偏 …