《手把手教你搭建系统》11月day8

一般来讲，处理 EE 问题常见的方法有下面这五种。
探索性推荐：在推荐用户可能喜欢的内容的同时，探索一些用户可能没有想到或者没有接触过的新内容。可以通过增加一些随机性和多样性等手段来实现探索性推荐，从而平衡探索和利用之间的关系。
引入领域知识：借鉴领域知识，为推荐系统提供更准确的信息，帮助系统更好地利用已有的信息，从而减少探索的需求。
利用深度学习等技术提高模型准确性和效率：深度学习技术可以帮助推荐系统更好地理解用户、内容和交互等特征，提高模型的准确性和效率。
整合多种算法：将不同算法的结果进行融合，从而得到更全面和准确的推荐结果。
动态调整推荐策略：根据用户反馈和平台目标不断修改推荐算法，动态调整推荐策略和探索率，从而达到更好地探索和利用平衡点。
总之，处理推荐系统中的 EE 问题需要综合考虑多种因素，并结合具体业务需求和算法模型，采取合适的探索策略，从而找到最好的平衡点，提高推荐的准确性和效率。
如果召回集已经产生了不好的效果，我们利用排序后的其他手段也可以解决。最主要的方式就是在这个阶段加入一些全新且多样化的内容，然后再穿插到最后的推荐列表中。
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