什么是推荐系统？

• 随着移动互联网的发展，越来越多的信息开始在互联网上传播，产生了严重的信息过载。因此，如何从众多信息中找到用户感兴趣的信息，这个便是推荐系统的价值。精准推荐解决了用户痛点，提升了用户体验，最终便能留住用户。

• 推荐系统本质上就是一个信息过滤系统，通常分为：召回、排序、重排序这3个环节，每个环节逐层过滤，最终从海量的物料库中筛选出几十个用户可能感兴趣的物品推荐给用户。
  

推荐系统应用场景

• 资讯类：今日头条、腾讯新闻等
• 电商类：淘宝、京东、拼多多、亚马逊等
• 娱乐类：抖音、快手、爱奇艺等
• 生活服务类：美团、大众点评、携程等
• 社交类：微信、陌陌、脉脉等

推荐系统分类

• 基于用户维度的推荐：根据用户的历史行为和兴趣进行推荐，比如淘宝首页的猜你喜欢、抖音的首页推荐等。
• 基于物品维度的推荐：根据用户当前浏览的标的物进行推荐，比如打开京东APP的商品详情页，会推荐和主商品相关的商品给你。

搜索、推荐、广告三者的异同

搜索和推荐是AI算法最常见的两个应用场景，在技术上有相通的地方。这里提到广告，主要考虑很多没做过广告业务的同学不清楚为什么广告和搜索、推荐会有关系，所以做下解释。

• 搜索：有明确的搜索意图，搜索出来的结果和用户的搜索词相关。
• 推荐：不具有目的性，依赖用户的历史行为和画像数据进行个性化推荐。
• 广告：借助搜索和推荐技术实现广告的精准投放，可以将广告理解成搜索推荐的一种应用场景，技术方案更复杂，涉及到智能预算控制、广告竞价等。

推荐系统整体架构

上面是推荐系统的整体架构图，自下而上分成了多层，各层的主要作用如下：

• 数据源：推荐算法所依赖的各种数据源，包括物品数据、用户数据、行为日志、其他可利用的业务数据、甚至公司外部的数据；
• 计算平台：负责对底层的各种异构数据进行清洗、加工，离线计算和实时计算；
• 数据存储层：存储计算平台处理后的数据，根据需要可落地到不同的存储系统中，比如Redis中可以存储用户特征和用户画像数据，ES中可以用来索引物品数据，Faiss中可以存储用户或者物品的embedding向量等；
• 召回层：包括各种推荐策略或者算法，比如经典的协同过滤，基于内容的召回，基于向量的召回，用于托底的热门推荐等。为了应对线上高并发的流量，召回结果通常会预计算好，建立好倒排索引后存入缓存中；
• 融合过滤层：触发多路召回，由于召回层的每个召回源都会返回一个候选集，因此这一层需要进行融合和过滤；
• 排序层：利用机器学习或者深度学习模型，以及更丰富的特征进行重排序，筛选出更小、更精准的推荐集合返回给上层业务。

推荐引擎核心功能和方法

其实对于推荐引擎来说，最核心的部分主要是两块：特征和算法。

特征计算由于数据量大，通常采用大数据的离线和实时处理技术，像Spark、Flink等。然后将计算结果保存在Redis或者其他存储系统中（比如HBase、MongoDB或者ES），供召回和排序模块使用。

召回算法的作用是：从海量数据中快速获取一批候选数据，要求是快和尽可能的准。这一层通常有丰富的策略和算法，用来确保多样性，为了更好的推荐效果，某些算法也会做成近实时的。

排序算法的作用是：对多路召回的候选集进行精细化排序。它会利用物品、用户以及它们之间的交叉特征，然后通过复杂的机器学习或者深度学习模型进行打分排序，这一层的特点是计算复杂但是结果更精准。

参考

• http://www.woshipm.com/pd/4223123.html