工程篇之搭建以图搜图服务

基于内容的召回在推荐系统中是比较常见的召回策略,常见有基于用户或物品的标签召回或者基于用户的年龄,地域等召回,一般该策略的实现是基于开源软件 Elasticseach 实现的。虽然召回的结果都比较合理,但是召回的新颖度,惊喜度等都比较低。比如通过标签“刘德华”进行召回,基本上召回的都是包含刘德华字眼的物品,不太可能召回出“黎明”,“张学友”等其他四大天王的物品。近年随着万物皆可 Embedding,特别是 word2vec,item2vec, graph2vec 等技术的成功应用,通过物品向量召回物品向量的方法也成为推荐系统中比较常用的召回策略。本文着重讲述通过开源软件 Vearch 来搭建一个向量搜索服务,并成功实现以图搜图的功能。

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