基于规则召回（Rule-based Recall）是一种推荐系统的召回方法，它利用人为设定的规则，根据用户特征、物品特征或用户与物品之间的交互等因素，来生成推荐列表。与协同过滤等算法方法相比，基于规则召回依赖于领域知识和经验，可解释性强，但可能存在局限性，需要人工对规则进行调整和优化。
以下是一些基于规则召回的常见策略：
- 基于热门商品推荐：对于新用户或缺乏个性化信息的用户，可以推荐热门商品。热门商品可以根据销量、点击量、收藏量等指标来衡量。
- 基于商品分类的推荐：根据用户在某个类别下的浏览、购买或收藏行为，推荐同一类别下的其他商品。
- 基于时间的推荐：根据用户在特定时间段的购买或浏览行为，推荐在相似时间段内购买的其他商品。例如，根据用户在早晨购买咖啡的行为，推荐同样在早晨购买的面包等相关商品。
- 基于用户分组的推荐：根据用户的特征（如年龄、性别、职业等）将用户分为不同的群体，然后根据群体内部的购买行为，为用户推荐相似群体喜欢的商品。
- 基于关联规则的推荐：根据用户购买的商品与其他商品之间的关联规则（如购物篮分析中的 Apriori 算法），为用户推荐与购买商品相关的其他商品。
这些规则召回策略可以单独使用，也可以结合多种策略进行召回。需要注意的是，基于规则召回的效果可能受限于规则的质量和适用性，因此需要根据实际情况不断调整和优化规则。
