Quora做推荐的一个最核心问题就是Personalized Feed Ranking。Quora是以问题、答案与主题为核心把「知识」串联起来，然后基于用户的顶和踩等动作来划分内容质量，最后再通过人和问题的Follow关系让知识在社区内流动起来。而个人Feed正是这种「流动」的最主要的载体。

推荐系统的多样性并不应该是一个推荐系统追求的终极目标。

当我们打开一个资讯APP刷新闻时，有没有想过，系统是如何迅速推送给我们想看的内容？资讯APP背后有一个巨大的内容池，系统是如何判断要不要将某条资讯推送给我们的呢？这就是今天想跟大家探讨的问题——推荐系统中的“召回”策略。

学习推荐系统，离不开学习机器学习。谷歌开发者曾经整理了机器学习常见的一些术语与概念。为了便于大家学习，先荐将这些术语与基本概念编译、整理，分两篇文章分享给大家，以下是从A到Z的基本术语与概念。

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