推荐系统需要用到了哪些技术
推荐系统需要用到以下技术：
1. 物料召回：根据用户的兴趣、位置、热点等策略，从大量内容中找到用户可能关心的候选集。召回阶段得到的候选集不是最终给用户的，而是用于下一步精挑细选的过程。
2. 排序：通过机器学习算法对候选集进行排序，根据用户当前历史行为和上下文对候选集进行打分。最后把排序列表推送给用户。
3. 个性化推荐：根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。
4. 海量数据挖掘：个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。
推荐系统广泛应用于电子商务、视频、音乐等领域，为用户提供个性化的服务，帮助用户发现感兴趣的信息和商品。
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