重要组件：1.query解析；2.目标召回；3.目标排序
解决问题：1.语义检索问题；2.个性化检索问题
如何召回语义上相似但没有明确和query项匹配的物品
针对不同的人相同的搜索词，希望召回一些个性化的物品，较为发散
应用依据：电商领域最常用的召回当属item-based CF，此类方法根据item的共现关系计算相似性，非常适合根据实时trigger(点击、收藏、加购等)进行召回，而传统的user-item则不合适
最近较为火爆的实时trigger召回算法为deepWalk和Swing
目标：基于用户的不同查询query，召回结果不仅要满足搭配关系还要与用户行为强相关
关键因子：用户、物品、行为关系