基于向量的召回算法是数据挖掘中的一项核心技术，它在个性化广告和新闻推荐系统中扮演着重要的角色。召回算法的目标是从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的项目，并将其呈现给用户。这种算法往往基于用户的历史行为和偏好进行计算，为用户生成推荐列表。
一、召回算法概述
召回算法的核心目标是快速且准确地从候选池中筛选出与用户兴趣最相关的项目。一般情况下，召回算法分为多阶段管道（Multi-Stage Pipeline），包括召回（Recall）、排序（Rank）和再排名（Re-rank）三个主要阶段。在这个过程中，召回阶段要求快速、准确且全面，排序阶段则追求高精度和满足关键业绩指标（KPI）。
二、EBR算法的优势与不足
EBR（Embedding Based Recall）是一种基于向量嵌入的召回算法，它的优势在于高泛化性、相对快速。然而，它也存在一些问题，比如模型训练需要大量数据，而且生成的向量嵌入有时可能会产生模糊不清的表示。
三、向量嵌入学习算法
向量嵌入学习算法是召回算法的基础，它通过学习将用户和项目转换为向量空间中的点。这些向量能够捕捉到用户和项目之间的复杂关系，以便于后续的相似度计算和排序。向量嵌入算法包括SimCSE等，通过无监督学习提升模型对对比学习的理解。
四、负采样与负样本扩增
在训练模型时，负采样是提高效率的一种技术，它涉及从非正样本集中选择一些样本作为负样本。通过增加负样本数量，尤其是硬负样本（Hard Negative Sampling），可以提升模型对区分正负样本的能力。在某些算法中，还会使用跨设备负采样技术来进一步优化。
五、多样化的表示
为了提升召回结果的相关性和多样性，算法需要能够生成多样化的表示。这涉及到对用户兴趣建模的深度和广度。同时，使用知识蒸馏（Training as Distillation）技术可以进一步提升模型性能。
六、效率问题
效率是召回算法面临的关键挑战之一。如何在保证质量的前提下提升算法的运行效率，是一个持续需要关注的问题。算法需要在向量索引中使用高效的查询和搜索技术，例如使用PQ、HNSW等近似最近邻搜索算法来加速。
七、稀疏与稠密向量的组合
在实际应用中，将稀疏向量和稠密向量相结合使用是常见的做法。稀疏向量可以快速进行计算，而稠密向量则能够捕捉到更多的语义信息。如何平衡两者的使用，是召回算法中需要仔细考虑的问题。
八、超出学习算法的内容
召回算法还涉及到算法以外的其他实践，包括硬件设备的性能要求、用户界面的友好性、系统架构的设计等。这些因素在实践中同样会对用户体验和系统性能产生重要影响。
基于向量的召回算法在个性化广告和新闻推荐系统中的应用是一个多维度、多技术综合运用的过程。它不仅需要高效的算法设计，还需要考虑到数据预处理、模型训练、系统优化等多方面因素。而在实际应用中，持续的实践和优化是提升召回效果的重要途径。
