完整题目
请详细解释推荐系统中的多路召回机制与排序模型的工作原理，包括它们在推荐流程中的作用、常见实现方式以及各自的优缺点。
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多路召回
多路召回用不同信号并行生成候选，例如协同过滤、双塔向量、内容或图召回，以及热门、地域、关注与运营规则。各路分别面临行为稀疏、冷启动、训练偏差、图更新成本或个性化不足等问题。
各路结果要经过版本与权限过滤、去重、配额或分数校准。多路并不自动带来多样性；高度相关的召回器可能重复返回同一批热门项。
排序模型
排序器对候选统一估计点击、转化、观看时长、满意度等目标。模型可从线性模型、GBDT 到 Wide&Deep、DIN 或多任务网络，复杂度取决于数据和服务预算。排序质量不仅由模型结构决定，还受曝光选择、位置偏差、延迟特征和标签定义影响。
常见流程是召回→可选粗排→精排→约束重排。重排可处理去重、多样性、频控、公平或业务约束；这些目标也可以进入学习目标，不能笼统认定只能靠规则。
召回看 Recall@K、覆盖、重复率、新颖性和延迟；排序看 NDCG/AUC、校准、分桶质量及线上指标。离线日志来自旧策略，需关注反事实偏差，并用随机流量、倾向校正或受控实验验证。
