推荐系统的召回率多少算好?推荐系统的召回阶段的主要功能是什么? (单选)

一、天天酷跑吸血伯爵怎么召回 召回系统玩法解析

天天酷跑召回系统是什么 ，具体有哪些用处呢?所谓的召回就是玩家的回归号，官方会给出丰厚的回归大礼包，开启后有各种极品道具。今天，第一手游网小编带来了召回系统的玩法规则介绍，话不多说，不清楚的童鞋一起来看看下文吧!

天天酷跑
召回系统玩法攻略：
为什么QQ区可以回归的号这么多，而微信区的这么少呢?大家都知道，我们QQ可以无限申请小号。而所有的号都可以直接拿去游戏，不用绑定手机之类的。而微信就不一样了，微信对小号的申请并没有那么容易。在当初天天酷跑刚刚更新礼包商城的时候，很多小伙伴为了给自己送礼包，就申请了很多小号，这些小号现在就派上用场辣!这也是为什么微信区的小号那么少，而QQ区的那么多的原因。
1、首先，可以参考QQ区的小伙伴的做法，就是拥有小号的人都先不要浪费，到各种贴吧部落微博之类的公共社区，找到志同道合的微信区小伙伴，然后将小号都归结在一起，每天登陆8个，这样就可以确保长治久安每天都能有8个号可以回归~为了避免被蹭号或者是别倒卖，可以设置一些比如必须带着回归号来加群之类的要求~
2、觉得麻烦的小伙伴可以直接在某宝或者是某猫上直接购买召回礼包，花上几十块，基本卖家会全包你可以获得吸血伯爵。不过购买这些礼包一定要选择有信誉的，不要随便找，不然的话很有可能会血本无归的哟~希望小伙伴们顺顺利利吧~3.只要超过3个礼拜左右(也有说15天)没有登陆，那么就是回归号啦。所以小伙伴们现在可以多申请几个号，登陆下游戏随便玩一下，然后到了后面的4月十几日的时候，这些号就可以回归了，自力更生丰衣足食。
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二、ICoremail邮件召回功能如何使用？

1、登录icoremail邮箱的web界面，选择“已发送”信箱，功能介绍里面就描述有邮件召回功能。
2、选择您发送的邮件。并且点击“召回邮件”。
3、页面将弹出对话框，点击“确认”。
4、成功召回显示。
5、失败显示。
Coremail邮件召回功能，提供流畅快捷的操作流程，邮件召回功能如下： 1、支持跨站召回。所谓的跨站就是：都是Coremail邮件系统的前提下，可以跨站点召回发到其它域名、服务器邮件。 2、支持单个或者多个收件人的邮件撤回，群发的邮件可撤回部分收件人 。 3、召回过程提供撤回状态说明：未撤回/已全部撤回/部分撤回/撤回全部失败。 4、 若成功撤回邮件，则主动撤回和被撤回双方都会看到系统的撤回通知，失败时主动撤回方也能看到不成功撤回通知。 虽然我们可以召回邮件，但并不是所有的邮件都能成功召回，成功与否还要看是否符合以下的条件：
1、都使用的是coremail的邮件系统。 2、对方没有还没有收到你的邮件时可以直接召回，或者对方收到邮件了但是没有阅读时，也可以召 回。 3、一旦双方的邮件系统不一致或者已经阅读了邮件，那么邮件时无法召回的，系统会发送召回失败的邮件。

三、什么是广告召回？在计算广告中什么作用呢？

首先广告本身就是一个商品，商家在广告平台投放后就生成了相应的广告，其次商家可以选择购买关键词及对关键词进行竞价，投放的时间段，投放时间段等。
上线后的广告会进入广告平台的物料池子，对于平台而言需要承担起调整整体的供需关系，供给方是商家，他们提供广告( 包含：触发的关键词，展示的创意图片等)。对于需求方用户而言，展示合理匹配的广告商品以及创意的图片。
平台在为了使整体供需更加平衡，会做一些补足的工作，包括：用户搜索的词汇能够最优的关联到广告购买的合理关键词(关键词推荐商家购买)；刷选并展示最吸引用户的创意图片等。
对于用户而言，他输入的搜索词会经过 “召回匹配” 模块，然后选择出和搜索词相关的广告商品，然后选出的广告商品会经过业务层的排序后最终展示给用户。
对于平台而言，增加合理广告商品的召回，既有利于增加商品的丰富度，又可以增加平台的收入。但是对于用户而言，展现符合用户搜索的广告商品是基本前提。所以召回匹配模块的作用就是权衡召回广告商品的“召回率”和“准确率”。
召回率和精度示意图
假定：从一个大规模数据集合中检索文档的时，可把文档分成四组：
– 系统检索到的相关文档（a）
– 系统检索到的不相关文档（b）
– 相关但是系统没有检索到的文档（c）
– 不相关且没有被系统检索到的文档（d）
则：
– 召回率r：用检索到相关文档数作为分子，所有相关文档总数作为分母，即r = a / ( a + c )
– 精度p：用检索到相关文档数作为分子，所有检索到的文档总数作为分母．即p = a / ( a + b ).
举例来说：
一个数据库有500个文档，其中有50个文档符合定义的问题。系统检索到75个文档，但是只有45个符合定义的问题。
召回率r=45/50=90%
精度p=45/75=60%
本例中，系统检索是比较有效的，召回率为90%。但是结果有很大的噪音，有近一半的检索结果是不相关。研究表明：在不牺牲精度的情况下，获得一个高召回率是很困难的

召回率和精度示意图
假定：从一个大规模数据集合中检索文档的时，可把文档分成四组：
– 系统检索到的相关文档（a）
– 系统检索到的不相关文档（b）
– 相关但是系统没有检索到的文档（c）
– 不相关且没有被系统检索到的文档（d）
则：
– 召回率r：用检索到相关文档数作为分子，所有相关文档总数作为分母，即r = a / ( a + c )
– 精度p：用检索到相关文档数作为分子，所有检索到的文档总数作为分母．即p = a / ( a + b ).
举例来说：
一个数据库有500个文档，其中有50个文档符合定义的问题。系统检索到75个文档，但是只有45个符合定义的问题。
召回率r=45/50=90%
精度p=45/75=60%
本例中，系统检索是比较有效的，召回率为90%。但是结果有很大的噪音，有近一半的检索结果是不相关。研究表明：在不牺牲精度的情况下，获得一个高召回率是很困难的

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