在推荐系统中，“近线召回”（Nearline Recall）是指一种介于在线服务（Online Serving）和离线处理（Offline Processing）之间的数据处理方式。它通常用于提高推荐系统的效率和响应速度，同时保持较高的准确性和相关性。近线召回的特点是能够快速地从大量的候选项目中筛选出一小部分高质量的项目，以供最终的排序模型进一步优化。
近线召回的工作流程
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预处理阶段：在这个阶段，会预先对用户的行为数据、物品特征等信息进行处理，比如计算用户的长期兴趣、物品的流行度等，并将这些信息存储下来。这个过程可以是周期性的，比如每天或每小时更新一次。
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实时/准实时信号融合：当用户发起请求时，系统会根据最新的上下文信息（如用户的即时行为、当前时间等）与预处理的数据相结合，快速生成一批候选项目。这部分处理需要在较短的时间内完成，以保证用户体验。
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候选集生成：通过一定的策略（如基于内容的过滤、协同过滤、深度学习模型等），从大量的项目中筛选出一个相对较小的候选集合。这一步骤的目标是在保证速度的同时尽可能地覆盖到用户可能感兴趣的项目。
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传递给精排模型：生成的候选集合会被传递给更复杂的排序模型进行精细化处理，最终决定展示给用户的项目列表。
近线召回的优势
- 平衡了时效性和准确性：相比完全离线处理，近线召回能更快地响应用户的即时需求；而相较于完全在线处理，它又能在一定程度上保证推荐的质量和多样性。
- 资源利用效率高：通过预先处理大量数据，减少了在线服务的压力，使得整个系统更加高效。
- 灵活性好：可以根据不同的业务场景调整预处理和实时处理的比例，灵活应对不同的需求。
总之，近线召回是现代推荐系统中非常重要的组成部分，它有效地结合了离线处理的全面性和在线服务的即时性，为用户提供更加精准、及时的个性化推荐。