推荐系统主要包含四个关键流程：召回、粗排、精排和重排，其中召回算法扮演着核心角色。召回算法分为主路和旁路，主路的作用在于个性化与向上管理，而旁路则是为查缺补漏，确保推荐内容的全面性。在推荐系统的构建初期，合理的召回策略至关重要，能够决定系统的整体走向和效果。为了应对推荐过程中的复杂性与多样性，现代召回算法通常采用多路策略，结合不同机制的优势，互补不足，以提升推荐效果。 在推荐系统的召回路径中，i2i（item 到 item）、u2i（user 到 item）、u2i2i（从用户到一个物品再到另一个物品）、u2u2i（从一个用户到另一个用户再到一个物品）、u2tag2i（中间节点是Tag标签）以及基于图的算法（u22i*）都是常见的召回路径。这些路径旨在通过不同角度和方式挖掘潜在的关联和兴趣，以实现更加个性化的推荐。 多路召回融合排序是推荐系统中一种高效整合策略，它通过合并多个召回策略的结果，形成新的列表，该列表可以直接用于展示，或是进一步输入到精排阶段，进行排序。多路召回不仅可以提升推荐的多样性和覆盖率，还能够优化推荐的效率与质量。在融合排序过程中，可以采用多种方法，如顺序展示、平均法、加权平均、动态加权法和机器学习权重法等，以满足不同场景下的需求和成本效益。 推荐场景中的召回模型在不断演进与优化，从传统的基于协同过滤的方法发展到引入深度学习的模型，如单Embedding向量召回、双塔模型召回、多Embedding向量召回，以及结合用户长期和短期兴趣建模的策略。图嵌入技术，如阿里Graph Embedding with Side information和GraphSAGE，以及用于大规模推荐系统的TDM深度树匹配召回，都是当前研究和应用的热点。 当前业界主流的召回算法涵盖了多种技术和方法，包括 Youtube DNN、DeepMF、DSSM、Item2vec、Airbnb Embedding、DeepWalk、Node2Vec、EGES、LINE、SDNE、GraphSAGE、MIND、SDM、DeepFM、NCF和TDM等。这些算法在深度学习框架下，通过学习用户和物品的表示，实现了对用户兴趣的深度理解与精准预测。