 召回策略:采取基于内容+协同过滤+矩阵分解+基于热点，扩大召回数据
 排序策略:采取融合排序方法,排序模型主要为LR,与GBDT
 推荐系统架构主要包括物品冷启动、用户冷启动、离线召回、在线召回、在线排序等主要组件，以及提供相应算法服务。
搜索系统
 采取ES搜索引擎，主要为BM25相关度计算法方法；引入tfidf关键词模型，对搜索结果进行重排序，此结果为召回数据
 搜索排序策略:对用户搜索浏览历史进行数据挖掘，包括用户感兴趣程度(类别、时间)等，以此为基础对召回数据进行重排序。