本文作者：腾讯微信支付算法研究员 介绍 工业界通用推荐系统包括两个阶段的流程，匹配（match）和排序（rank）。在匹配的过程中主要是根据用户的一些兴趣点，找到可能感兴趣的潜在商品集。由于整个商品集的海量性，对实时访问的用户去计算他对全部商品的感兴趣程度是不实际的，所以需要预先根据一些兴趣、特征策

本文作者：hannahguo，腾讯 PCG 推荐算法工程师 在推荐系统中，特征工程扮演着重要的角色。俗话说数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型、算法的选择和优化只是在不断逼近这个上限。特征工程的前提是收集足够多的数据，使用数据学习知识，从大量的原始数据中提取关键信息并表示为模型所需要的形式。本

关于作者 辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组 导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传