推荐系统技术，总体而言，与NLP和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
在写技术趋势前，照例还是对推荐系统的宏观架构做个简单说明，以免读者迷失在技术细节中。
实际的工业推荐系统，如果粗分的化，经常讲的有两个阶段。首先是召回，主要根据用户部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。召回强调快，排序强调准。当然，这是传统角度看推荐这个事情。
但是，如果我们更细致地看实用的推荐系统，一般会有四个环节，如下图所示：
四个环节分别是：召回、粗排、精排和重排。召回目的如上所述；有时候因为每个用户召回环节返回的物品数量还
