推荐系统与搜索系统

推荐系统

搜索系统

区别和联系

1. 搜索和推荐都是为了解决信息过载问题，都是获取信息的方式之一，搜索是主动获取，推荐是被动获取，推荐行为是被动的，需求不是很明确，个性化和多样性会多一些，而搜索的需求是主动和相对明确的，且查询范围相对较小。
2. 推荐的本质是需要留住用户在APP中，让用户使用的时间变长，并且第二天也能留住用户，逐渐产生广告收益和其他收益，让用户消费更多，需要通过分析用户的历史行为以及当前的实时行为场景等，推荐系统自发生成查询条件快速给出推荐列表的行为，是一种无声的搜索。而搜索更像张小龙早期口中的微信，需要用完即走，搜索的本质是协助用户快速找到自己需要的结果并完成转化离开。好的搜索算法需要做的是让用户快速使用，高效查询并且停留时间更短。
3. 从流程来看，搜索就是限定了条件的推荐，推荐就是自发的主动搜索；从用户query中可以收集到大量个性化推荐的需求，推荐数据可以推荐用户搜索内容的相似内容，进行数据融合，而当用户搜索目的不明确时使用好的推荐，结合意图识别和推荐模型，实现类目下的更精准推荐，是提升用户体验的手段。