1.4.1 推荐系统与语义搜索

文档摘要

1.4.1 推荐系统与语义搜索在推荐系统与语义搜索的交汇处，我们正经历一场静默却深刻的范式迁移——它不再满足于“用户买了A，所以推荐B”的协同过滤惯性，也不再止步于“query中含‘苹果’，就匹配标题含‘苹果’的文档”的字面匹配。真正的突破，发生在向量空间里：当一个用户点击行为、一段商品描述、一句模糊的自然语言查询，都被压缩为一个稠密的、携带语义指纹的 $ \mathbf{v} \in \mathbb{R}^d $，推荐与搜索便不再是两个平行宇宙，而成为同一套几何直觉下的孪生任务：在高维语义球面上，寻找最近邻（Nearest Neighbor）。这不是理论空谈。今天，淘宝首页“猜你喜欢”背后每秒处理百万级向量检索的FAISS集群；