推荐系统分为召回与排序两阶段：召回用协同过滤、向量检索等多路策略快速筛选候选集，强调效率与覆盖；排序通过特征工程与深度模型精细打分，注重准确率与业务目标对齐，并需关注负采样、多样性补偿、AB隔离及双链路监控。
召回是推荐系统的“初筛”环节，目标是从海量物品中快速找出几百到几千个可能相关的候选。关键不是精准，而是覆盖和效率。
常用方法包括：
排序是对召回结果做精细化打分，决定最终展示顺序。这里强调预估准确率和业务目标对齐，比如点击率（CTR）、转化率（CVR）或观看时长。
典型做法有：
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召回和排序不是割裂流水线，而要通过混合策略实现能力互补。几个容易忽略但影响大的细节：
用Python构建这套流程，重点不在造轮子，而在快速验证和稳定交付：
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