不同的评估方法存在不同的优缺点，所以在进行推荐评估时，要详细了解其指标，选择合适的评估方法。本篇文章将分享推荐系统离线评估方法，帮助策略产品经理高效地完成工作。希望能对你有所帮助。

今天想就所有策略产品比较关注的推荐系统评估方法展开系列文章介绍，给大家从头到尾讲清楚推荐系统的

召回算法通常包括基于内容的召回和基于协同过滤的召回。ALS 模型是一种基于模型的协同过滤召回算法，本文将通过 ALS 模型实现离线召回。

首先，我们在 Hbase 中创建召回结果表 cb_recall，这里用不同列族来存储不同方式的召回结果，其中 als 表示模型召回，content 表示内容召回，online 表示在线召回。通过设置多个版本来存储多次召回结果，通过设置生存期来清除长时间未被使用的召回结果。

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“好像一种魔咒，也有人把它叫作宿命——因为曾经有过一段残缺的爱，于是一再走到类似残缺的关系里，同时怀着隐秘的、甚至是不自知的愿望：这一次，我要把残缺的部分修好——然后屡屡失败。”

这样的情节在生活里从不罕见：有过出轨的父母，长大有了出轨的伴侣；或者有一段关系中有过出轨，后面的关系中频频有出轨发生；原生家庭里有暴力，长大后新组建的家庭中也有暴力；曾经被父母忽视，后来找的伴侣也忽视自己和孩子。种种创伤会反复重演，——尽管每段关系中的对象可能都是不同的。

你有没有意识到自己生活中可能也存在这样的重复？如何理解这重复？又要如何才能停下这样的重复？

A

AGI（Artificial General Intelligence）

当前，Agentic RAG（Retrieval-Augmented Generation）正逐步成为大型语言模型访问外部知识的关键路径。但在真实实践中，搜索智能体的强化学习训练并未展现出预期的稳定优势。一方面，部分方法优化的目标与真实下游需求存在偏离，另一方面，搜索器与生成器间的耦合也影响了泛化与部署效率。

RabbitMQ消息中间件的Java实践指南

什么是RabbitMQ？

RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件，由Erlang语言编写。它使用AMQP协议（Advanced Message Queuing Protocol），允许不同的应用程序轻松交换信息。你可以把它想象成一座快递站，各个应用程序就像快递员，它们通过RabbitMQ传递包裹（消息）。

定制与批量完美融合 | 双推手后上料裁板锯 NPL380D###

NPL380D后上料高速电脑裁板锯（双推手）——南兴装备专为现代家具制造设计的旗舰级裁切设备，它彻底颠覆了“定制即低效”的传统认知，实现了高端定制与批量生产的完美融合。既能承接高精度定制化订单，又能高效完成大批量生产任务，一机解决企业多样化生产需求。关键性能指标已接近或超越进口设备，价格实惠，投资回报率高。

NPL380D Panel Dividing Saw with Lifting Table (Twin pusher) is a flagship cutting equipment designed for modern furniture manufacturing, which achieves the perfect integration of high-end customization and mass production. It can not only customize with high precision, but also complete mass production tasks efficiently, and one machine can meet the diversified production needs of enterprises. The key performance indicators are close to or exceed those of imported equipment, and it has a high cost-effectiveness.

集成学习是机器学习的一种重要方法，集成学习中常用的思想主要是Bagging、Boosting、Stacking等，其中bagging思想最主要的代表就是随机森林算法，而boosting方法中最常见的代表是AdaBoost、GBDT、XGboost等，Boosting思想是通过串行多个弱学习器来构建强学习器模型，核心思想是通过不断迭代，将多个弱学习器的预测结果进行加权组合，从而产生一个更准去且泛化能力更强的模型，同时在这里提一下Bagging方法是并行将多个弱学习器组合来构建模型。在讲解GBDT提升树算法之前，我们先讲一下Gradient Boosting（梯度提升）思想，Gradient Boosting是将真实值与预测值之间的差异（也就是残差）作为弱学习器优化的目标。损失函数代表了模型对数据的拟合程度，如果说损失函数越小，代表模型对数据的拟合越小，通过多个弱学习对残差的优化，使损失函数不断下降，从而提高模型的性能。