导语

推荐系统作为互联网的增长引擎，那么那些互联网公司的产品用到了推荐系统呢？

• 短视频：抖音、快手
• 长视频：NETFLIX、YouTube、爱奇艺
• 电子商务：亚马逊、淘宝网
• 个性化阅读/信息流：Google News，今日头条
• 社交网络好友推荐：Meta、LinkedIn、微信
• 位置服务推荐：大众点评、美团、饿了么、口碑
• 广告推荐：Google、百度
• App分发：AppStore、Google应用商店、华为应用市场
• 婚恋对象推荐：世纪佳缘、百合网

说起推荐系统，还得提一下机器学习领域刻骨铭心的百万美元级比赛- 2006年的网飞奖 (Netflix Prize)，2006年， Netflix对外宣布，他们要设立一项大赛，公开征集电影推荐系统的最佳电脑算法，第一个能把现有推荐系统的准确率提高 10% 的参赛者将获得一百万美元的奖金。2009 年 9 月 21 日，来自全世界 186 个国家的四万多个参赛团队经过近三年的较量，终于有了结果。一个由工程师和统计学家组成的七人团队夺得了大奖，拿到了那张百万美元的超大支票。

任何关注增长（用户、收入等）的APP和场景都可以从推荐系统获得助力，推荐系统的价值：信息过载时代，架起信息生产者和消费者之间的桥梁，实现二者的双赢，其中信息生产者是利用有限的展示位、曝光次数，获得更多的信息被消费机会。而信息消费者是从海量信息中，高效地找到自己感兴趣的信息。

推荐系统的经典架构

大家可以看到，这个推荐的架构就像一个漏斗一样，经过层层过滤和筛选出用户感兴趣的内容。召回系统作为推荐架构的第一层级，所以召回决定了操作系统的上限，如果一开始没有筛选出来，或者给的量非常少，后续很难有很好的效果提升，因此召回的时候，一般都是多路召回，常见的召回规则有：规则召回、协同召回、向量召回、树召回；由于每个召回方式都有优缺点，因此，召回的时候使用多路召回，使用不同的召回规则，将所有的可能的结果召回到库中。

一般情况下，召回阶段：数据量大、速度较快、模型简单、特征较少，因此可以离线弯沉；精排阶段：数据量小，排序精准、复杂模型、特征较多，因此可以在线完成。

召回算法

一般情况下，召回是计算速度与召回率之间的博弈，下面列举常用的几种召回方式以及适用场景和代表算法。

热度召回：

适用于新用户场景、响应潮流

算法举例: 统计，播放次数，浏览次数；相似性召回         

相似性召回：

通过分析内容，推荐与用户浏览历史相似的内容

协同过滤

适用于存量用户，挖掘用户兴趣的场景

通过分析用户群历史行为，挖掘用户与物品，物品与物品间的关系

代表算法：UserCF、ItemCF、ALS等

表示学习

具备综合多种信息和特征的能力

代表算法：Item2Vec、Entity2Rec（知识图谱）、GraphEmbedding、双塔模型DSSM等。

精排算法

我们都学习了不少的精排算法，那么工业界的排序模型都是怎么演进的呢？下面通过一张图来描述一下排序模型的演进历程

推荐系统的优化

如何驱动我们算法优化的方向，首先就是要确立业务目标，将业务目标转化为可实施的算法优化目标；算法模型通过AB实验效果的观察，确定优化目标的合理性。

对于每个场景，我们关注的目标都不一样，

对于商品推荐、广告推荐等，如应用市场：业务目标eCPM，优化目标：CTR；

对于内容类推荐：关注停留时长，如YouTube、头条、快手等比较关注用户停留时长。

推荐系统的难题

冷启动问题

冷启动常遇到的问题分为三种：

用户冷启动：主要解决的是如何给新用户做个人推荐的问题

物品冷启动：主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题

系统冷启动：主要解决如何在一个新开发的产品上（还没有用户，没有用户行为，只有一些物品的信息）涉及个性化推荐系统，使网站刚发布就让用户体验到个性化推荐服务这一问题

常见的冷启动方法：

1、提供个性化的推荐，最简单的就是热门排行榜，我们可以用户推荐热门排行榜，然后等用户数据收集到一定程度的时候，在切换为个性化推荐

2、利用信息做粗粒度的个性化，比如注册信息、社交账号、渠道信息、通讯信息

3、要求用户在登录时对一些物品进行反馈，收集用户对这些物品的兴趣信息，然后对用户推荐那些和这些物品显示的物品；

4、对于新加入的物品，可以利用内容信息，将他们推荐给喜欢过和他们相似的物品的用户

5、在系统冷启动时，可以引入专家知识，通过一定的高效方式迅速建立物品的关联度表

6、将库中的物品聚类，在给新用户推荐时，每个类别中推荐几个，总有一款是你喜欢的。

7、利用社交信息来冷启动，特别是在社交属性的产品中，将好友喜欢的物品推荐给新用户。

EE（探索&开采）问题

Exploitation：对用户比较确定的兴趣，当然要利用开采迎合，好比说已经挣到的钱，当然要花。

Exploration：光对着用户已知的兴趣使用，用户很快会腻，所以要不断探索用户新的兴趣才行，保证多样性和新鲜度

说到EE问题，肯定离不开Bandit算法，它是解决EE问题的一种有效算法，它来源于历史悠久的赌博学，一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit problem, K-armed bandit problem, MAB）。

怎么解决这个问题呢？最好的办法是去试一试，不是盲目地试，而是有策略地快速试一试，这些策略就是Bandit算法。