1樓：峽州仙士
理論可行，但實際中存在搜尋引擎查詢頻率限制、搜尋引擎審查、對指定站點資料收錄少和不及時等問題，針對性優化後效果也不能保證。自建可以避免上述問題，但開發及維護工作量大。
2樓：
拋磚引玉一下。
我在Facebook Search工作，也和一些做Recommendation System的Team有過合作，首先說乙個我個人的觀察：從系統設計上來說Search和Recommendation system已經非常相似了。它們大致都分為如下幾個核心模組：
候選庫 （在Search裡面一般叫Index/索引）
召回（Search裡面叫Retrieval，Recommendation裡面可能叫Generator）
排序（又可以分為粗排/精排，Recommendation裡面有時會叫Pass 0/Pass 1/...）
Policy（多樣性，去重，...)
Blender（把多路召回的結果進行merge）
其他的輔助模組，也大同小異：
Feature Extraction
Data Logging & Joining
Real-time Counters
Calibration
...不同的地方，自然也存在（但個人覺得只是Use Case上不同的Optimization，但對於整個系統架構來說並沒有特別大的出入）：
Search：一般需要乙個Query Understanding模組，用NLP去理解user search intent
Recommendation：一般會需要做大量的user profiling和interest understanding，而且一般對於user interaction的real-time update要求更高
...這些不同的地方，至少我看到的一些應用場景之下是越來越模糊了，比如一些search use case也會適當的加一些personalization，為了增加retention也會讓每次search同乙個query出來的結果略微不同之類的。可以說很多recommendation system的idea都可以拿來improve search product。
個人認為同一套generic infrastructure其實可以很好地支援這兩種不同的use cases。
回到問題本身，我的看法是：Search Engine其實是可以拿來做Recommendation System的召回層的實現的，最大的好處是在於，除了一般的向量內積（FANN）或者簡單的precomputed list的look up之外，Search Engine提供了在底層做relevance優化的可能性。就拿ElasticSearch舉例：
每個候選文件可以把一些重要的property索引起來（比如乙個video可以有"predicted_category": ["Sports", "News"]）
在構造ES query的時候，你可以構造乙個Compound query，demote不符合使用者興趣的video
你甚至可以在ES裡面做乙個簡單的粗排，簡單地根據一些document level的feature做一些ranking再返回
當然ElasticSearch在做這種relevance優化的時候還是略顯無力，Facebook內部的搜尋架構就允許更加複雜的relevance boosting，可以做非常細粒度的控制。
3樓：Rice Lyn
可以的，elastic search 現在已經支援向量檢索了 https://www.
elastic.co/blog/text-similarity-search-with-vectors-in-elasticsearch
，可以將使用者和物品表示成向量做最近鄰查詢，也可以召回的時候根據使用者的瀏覽詞做一些相關的召回
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