<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Recommendations on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/recommendations/</link><description>Recent content in Recommendations on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/recommendations/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>重排序</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/reranking/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:32:14 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/reranking/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>重排序是信息检索和推荐系统中用于提高准确性的策略。首先，一个快速但精度较低的模型检索出一个较大的候选集；随后，一个更慢但更复杂的模型对这些候选项进行重新排序，以优化最终结果的精确度。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种两阶段检索过程，首先通过粗排获取候选集，再由计算成本更高的精细模型进行排序以提升结果相关性。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>两级检索&lt;/li>
&lt;li>候选生成&lt;/li>
&lt;li>交叉注意力机制&lt;/li>
&lt;li>精度优化&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>搜索引擎&lt;/li>
&lt;li>推荐系统&lt;/li>
&lt;li>检索增强生成 (RAG)&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%90%91%E9%87%8F%E6%90%9C%E7%B4%A2/">向量搜索&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/bm25/">BM25&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%BA%A4%E5%8F%89%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8/">交叉编码器&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%A3%80%E7%B4%A2/">信息检索&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item><item><title>最大内积搜索</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/maximum_inner_product_search/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:25:49 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/maximum_inner_product_search/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>最大内积搜索（MIPS）是信息检索和机器学习中的一个基本问题，尤其在推荐系统中应用广泛。与衡量余弦相似度的标准搜索不同，MIPS 旨在最大化向量间的点积值，这通常能更准确地反映用户偏好或项目相关性，特别是在处理非归一化向量时。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种专门的向量相似度搜索技术，用于检索与查询向量具有最高点积（内积）的项目。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>点积&lt;/li>
&lt;li>向量相似度&lt;/li>
&lt;li>推荐系统&lt;/li>
&lt;li>近似最近邻&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>个性化产品推荐&lt;/li>
&lt;li>基于流行度的内容排序&lt;/li>
&lt;li>带有偏差校正的语义搜索&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/cosine_similarity-%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6/">cosine_similarity (余弦相似度)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vector_database-%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/">vector_database (向量数据库)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/nearest_neighbor_search-%E6%9C%80%E8%BF%91%E9%82%BB%E6%90%9C%E7%B4%A2/">nearest_neighbor_search (最近邻搜索)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/embedding-%E5%B5%8C%E5%85%A5/">embedding (嵌入)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>