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推荐系统中的痛点

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1. 业务数据更新过快，模型和数据不匹配
2. 召回和排序工作的配合。召回发力，经过排序冲淡，可能最终提升效果并不大；同理排序在召回的条件基础上迭代，召回数据分布的波动会影响排序效果（经验上召回的迭代对整体收益提升更明显，但也不绝对）
3. 冷启动，算法生效的滞后
4. 召回：
   • 多路经召回，超参数过多
   • 离线验证系统
   • 负采样