召回算法是推 薦系 統中的 一個重要步 驟，主要 用於 從大量的候 選集中 篩 選出可能符合用 戶 興趣的 較小集合，以便 後 續 進行更精 確的排序和推 薦。召回算法的特 點是能 夠快速 處理大 規模 數 據，同 時保持一定的 準確性。 為了防止 錯 過用 戶可能感 興趣的物品，通常 會使用多 種召回算法，每 種算法 從不同角度 篩 選物品， 類 似於集成 學 習的思想。
召回算法可以根 據不同的 標準 進行分 類：
基於 數 據 維度：可以分 為 基於用 戶 畫像的召回和 基於用 戶行 為的召回等。
基於算法 複雜度：可以分 為 基於 規 則策略的召回、 基於 簡 單算法的召回和 基於 複雜算法的召回。
在 實 際 套用中，召回算法的 實 現可以是 簡 單的 規 則策略，也可以是更 複雜的算法。例如， 基於 內容 過 濾的召回算法通 過比 較用 戶的 歷史行 為和物品的 特徵 來推 薦物品；而 基於 協同 過 濾的召回算法 則通 過分析用 戶之 間的相似性或者物品之 間的相似性 來 進行推 薦。
總 結 來 說，召回算法是推 薦系 統中的 一個 關 鍵步 驟，它通 過快速 篩 選大量候 選集， 為 後 續的精 確推 薦打下基 礎。通 過使用多 種召回算法，可以提高推 薦系 統的 準確性和覆 蓋率。