例如，用户在平台搜索“三室两厅”，搜索引擎根据数据库中查找包含“三室”和“两厅”的文档索引，从中返回符合搜索条件的房源信息并呈现给用户。 精准召回：根据用户输入的召回条件，从房产数据库中筛选出符合条件的房源信息，保证召回的准确性和完整性。例如，用户在房产平台搜索“深圳市罗湖区，平米以下的二手房”。
根据用户输入的不进行纠错、
扩展等操作，优先在数据库 现金应用数据库 中筛查找符合qery的房源信息。 同义词改写：将用户输入的qery转换为相似的同义词，从而扩大召回范围，提高召回的覆盖率。例如，当用户在房产平台搜索“带阳台的房子”，搜索引擎可以将“阳台”改写为“露台”，“阳光房”等同义词，从而扩大搜索范围，提高召回率。 I：基于用户历史行为数据，将用户行为、偏好等信息作为召回条件之一，提高召回的个性化程度。
比如经常搜索小户型房源的用户
我们可以在召回时将“小户型”或室加入到召回 是想抱怨他们更改的 条件中，提高搜索结果的满意度。 II：基于不同房源之间的相似度，将某个房源特征加入到召回条件中，推荐相似的房源信息。例如，用户收藏了一套花园别墅。基于该房源的特征，比如位置、房型、面积、价格等，在搜索结果中适当推荐其它具有相似特征的别墅给用户。 除此之外，召回策略还包含向量召回、基于深度学习召回等方式，有兴趣的读者可以通过作者其他文章了解。
召回是从海量的物品库里快
速找出用户可能感兴趣的物品的过程，它决定了推荐系统的上限。如果召回的物品与用户需求无关，那么后面的排序就算再好也无法解决用户需求。召回率越高，用户就有更多的选择空间，推荐系统就更能满足用户的需求。 除了分词、召回的处理外，搜索引擎还涉及到排序和评价等模块，读者朋友们可以通过点击下方传送门进行查看。根据美国数据库营销研究所rth Hghes的研究，最近一次消费时间间隔Reeny，消费频率消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标
通过这个指标对用户进行分类，行精 AGB目录 准营销。 最近一次消费时间间隔近度，最近一次有效订购订单距离当前时间点的时间。 理论上最近一次购买的顾客越近越是优质客户，最近才购买商品或服务的顾客，是最有可能再次购买商品或服务的客户，对即时提供的商品或者是服务也最有可能有反应； 最近一次消费的过程是持续变动的，客户的最近一次消费时间间隔会随着时间的变化以及客户的购买行为变化而变化； 最近一次消费时间间隔可以帮助监控业务的健康程度。
