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推荐系统是一种信息过滤系统，用于预测用户偏好，从大量的信息中筛选出用户可能感兴趣的内容进行个性化推荐。一个完整的推荐系统流程主要包括了 多路召回 -> 素材补全 -> 精排过滤 -> 混排 ->适配输出 等处理节点。混排作为结果输出前的最后一层处理，主要作用是将不同来源的推荐结果进行归一化的组合排序，一方面是为了获取对于用户推荐效果最优的排序序列，另一方面也能提高推荐的多样性、个性化以及覆盖范围。
10月31日，在2023云栖大会上，阿里云副总裁，阿里云数据库产品事业部负责人，ACM、CCF、IEEE会士（Fellow）李飞飞发表了《云原生数据库，走向Serverless与AI驱动的一站式数据平台》主题演讲。
对于还没有完整读过源码的小伙伴，本文建议的源码阅读方式，不妨尝试下。从你准备开始阅读源码，你会发现，要做的事情太多了，不过一步一个脚印，你会发现，付出是值得的。
本文主要向大家系统地介绍了1688严选和商品品质化之旅。从买家心智和业务诉求中的痛点与机会到整体的方案和集体上线时的数据和效果，希望进一步提升严选商品的表达和买家转化。
