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一文读懂推荐系统

news 来源：原创 2024/9/20 16:35:09

随着互联网的飞速发展，信息过载已经成为了一个普遍的问题。我们每天都要面对大量的内容，却很难找到真正符合自己兴趣和需求的信息。这时，推荐系统应运而生，它能够根据用户的兴趣和行为，智能地推荐相关内容，大大提高了用户获取信息的效率。

一、什么是推荐系统？

推荐系统是一种信息过滤系统，它通过分析用户的行为和兴趣，自动地为用户推荐相关内容。这些内容可以包括新闻、音乐、电影、商品等各类信息。推荐系统的目的是帮助用户快速找到他们感兴趣的内容，提高用户体验。

本质：推荐系统本质是要解决用户，物品（信息）和场景的连接问题。

二、推荐系统的应用场景

电商推荐：电商网站通过推荐系统，为用户推荐他们可能感兴趣的商品，提高转化率和购买率。
新闻推荐：新闻客户端通过分析用户的阅读习惯和兴趣，为用户推荐相关的新闻和资讯。
音乐推荐：音乐平台根据用户的听歌历史和偏好，为用户推荐相似的歌曲和歌手。
个性化推荐：个性化推荐涵盖了众多领域，包括个性化邮件、个性化广告等，都是通过分析用户的行为和兴趣，为其推送个性化的内容。

三、推荐系统的框架

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框架模块

协议调度：请求的发送和结果的回传。在请求中，用户会发送自己的ID，地理位置等信息。结果回传中会返回推荐系统给用户推荐的结果。
推荐算法：算法按照一定的逻辑为用户产生最终的推荐结果，不同的推荐算法基于不同的逻辑与数据运算过程。
消息队列：数据的上报与处理。根据用户的ID，拉取例如用户的性别、之前的点击、收藏等用户信息。而用户在APP中产生的新行为，例如新的点击会储存在存储单元里面。
存储单元：不同的数据类型和用途会储存在不同的存储单元中，例如内容标签与内容的索引存储在mysql里，实时性数据存储在redis里，需要进行数据统计的大量离线数据存储在hivesql里。

核心组件

用户画像：用户画像是对用户特征的全面描述，包括用户的兴趣、行为、偏好等。推荐系统通过分析用户画像，了解用户的喜好和需求，从而为其推荐合适的内容。
物品特征：物品特征是对推荐物品的描述，包括物品的属性、类别、关键词等。这些特征可以帮助推荐系统更好地理解物品的内容和特点。
推荐算法：推荐算法是推荐系统的核心，它通过特定的算法模型对用户画像和物品特征进行匹配，从而为用户推荐合适的物品。常见的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。

四、推荐系统链路

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推荐系统的结构化流程可以概括为以下几个步骤：

召回（Recall）
- 目标：从庞大的物品数据库中快速筛选出一部分候选物品。
- 方法：系统调用多条召回通道，每条通道根据特定策略（如内容标签、用户历史行为等）选取一定数量的物品。
- 输出：从上亿个物品中召回几千个候选物品。
粗排（Coarse Ranking）
- 目标：从召回的物品中进一步筛选出用户可能感兴趣的物品。
- 方法：使用较小规模的机器学习模型对召回的物品进行打分。
- 输出：根据模型打分，筛选出分数最高的几百个物品。
精排（Fine Ranking）
- 目标：精准评估用户对剩余候选物品的兴趣度。
- 方法：应用大规模的深度神经网络模型，对粗排后的物品进行细致打分。
- 输出：得到反映用户兴趣的精排分数。
重排（Re-ranking）
- 目标：优化最终展示给用户的物品列表，考虑多样性和商业因素。
- 方法：结合精排分数和多样性分数进行随机抽样，调整物品顺序。
- 输出：生成最终展示给用户的几十个物品列表，包括打散相似内容和插入广告及运营内容。
展示（Presentation）
- 目标：将最终确定的物品列表以合适的方式展示给用户。
- 方法：根据用户界面设计和用户体验原则，展示物品列表。
- 输出：用户界面上的物品展示。

推荐系统通过这一系列步骤，旨在为用户提供个性化且高质量的内容推荐，同时满足平台和物品提供商的需求。

五、常用推荐算法

1）基于用户的协同过滤算法：（核心思想是计算用户-用户的相似度）

找到和目标用户兴趣相似的用户集合（计算用户之间的余弦相似度：交集/并集）；
找到这个集合中的用户喜欢的，且目标用户没有听说过的物品推荐给目标用户。
计算用户之间有正反馈物品的相似度（比如A喜欢了的文章和B喜欢了的文章有多少是重合的）

2）基于物品的协同过滤算法：（核心思想是基于物品-物品相似度的推荐）

计算物品之间的相似度；（通过计算喜欢物品 i 的用户中有多少也喜欢物品 j，来计算两个物品的相似度）
根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表（热门物品和其他物品之间的相似度处理，需要对热门物品进行权重的特殊处理）。

3）基于内容的推荐：核心思想是打标签

需要分别生成内容画像和用户画像，再基于用户画像和内容之间的相似度来给用户推荐不同的内容。

六、如何构建一个简单的推荐系统？

第一步数据收集

数据收集：收集用户数据是构建推荐系统的第一步。你需要收集用户的行为数据、兴趣爱好等信息，以便后续分析。

了解你的产品属性和用户需求是最重要的一步。普遍认为用户和资源量大的产品更需要个性化推荐，如淘宝、抖音、新浪新闻等这些信息分发型产品，而微信、WPS这类工具型产品却鲜少需要做推荐。我们将产品属性分为用户属性和资源属性：

用户属性
首先我们需要了解产品的用户组成和他们需要什么，比如用户只想用你的软件编辑文档，那你为他推荐再多视频也没用。
资源属性
资源属性是指平台的资源组成，就是你的产品服务都有什么，可以是虚拟产品（文章、短视频、课程等），也可以是实体产品（手机、音响等）。

而当这两者组合起来，当不同的用户需要不同的资源时，这时候我们就需要推荐系统了。
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如果你能理解这部分，你也大致能明白为什么大多数工具型产品不需要推荐了。工具型产品为了确保服务深度，大多提供的功能需求都是收敛且聚焦的，多数用户用相同的服务，所以也不存在什么个性化推荐了。

你以为产品属性分析只是让你了解推荐吗？No，其实产品属性分析有着更大的价值，因为它决定了推荐策略的具体目标。比如你是视频网站，那目标也许是提升用户观看时长。那后面的整个算法策略中，都要围绕着观看时长去进行拆分和优化。如果是电商平台，那就要围绕下单量优化推荐策略了，不同的产品属性其应用的推荐策略实际上千差万别。

第二步特征工程

特征提取：从收集的数据中提取有用的特征，这些特征将用于描述用户和物品的特征。

我们需要了解用户更具体的需求，也需要了解平台都有哪些资源。这样才有可能实现用户和资源的匹配，这个过程我们称之为打标签，实际工作中也称为“特征工程”。
标签类型多种多样，从概念上我们主要分为“用户标签”和“资源标签”两种。

用户标签
一般用户标签包含基本属性、活跃属性和兴趣标签三种：

基本属性：常指“性别”、“年龄”、“常驻地”、“手机设备型号”、“职业层次”等用户自然属性，是用户未使用产品时便客观拥有的基本属性。
活跃属性：指用户在使用产品时留下的行为数据，根据计算方式，又分为统计类和规则类两种。统计类是指可以直接进行统计计算的数据，如用户活跃天数、累计付费金额、活动参与数等；而规则类标签则指某些相对复杂的标签，需要先针对制定规则模型，再进行计算的数据。比如用户活跃等级（高、中、低），用户参与意愿等都需要提前明确计算规则。用户的活跃数据也常被用来评估用户粘性和周期价值。
兴趣标签：属于挖掘类标签，一般依赖于资源标签。指用户在浏览具体的内容资源时，将资源本身的标签贴给用户，用户使用行为越多，兴趣标签就越多越精准。并且根据不同行为各标签的分值也不同（比如搜索作为用户主动提出需求，其所占分值会较高），抖音越看越想看就是同理。其根据应用场景又分为短期标签（在线计算，一般为2天内标签）和长期标签（离线计算，指历史累计标签）。

资源标签
指产品内各类资源的标签，分“类别”和“关键词”两种维度。

类别标签：以某种指定规则将资源归类，一般根据资源的复杂度分为2~5级不等，也有平台分级更多。下图是某瓣的类别标签。
关键词标签：在类别的基础上更细一层，指具体的标签词。比如用户对政治人物感兴趣时，我们发现其主要体现在“特朗普”这个人名上，那关于特朗普的一些商业信息也可以做适当推荐。

通过特征工程我们会为每个用户和资源都打上大量的标签，然后再引入推荐策略。这两类资源标签一般是通过人工标注和机器学习两种方式来添加。但机器学习需要大量的标注量才能达到一定准确度，所以在产品初期会更依赖于人工标注和词库拓展。到一定数据规模后，再训练机器学习。最后通过持续的机器学习+人工修正，整个特征工程就能达到一定的识别准确度。

第三步推荐策略

模型训练：选择适合的推荐算法，并使用提取的特征进行模型训练。常见的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。
评估与优化：对训练好的模型进行评估，分析其性能和效果。根据评估结果对模型进行优化，提高推荐的准确性和效果。

当我们将用户标签和资源标签采集到后，接下来就是推荐策略的部分，推荐策略一般分为召回和排序两大模块。

推荐系统组成

用户访问产品时，我们优先从资源库中召回符合用户标签的资源，这里通常是千/万的数据量级，然后根据这些资源的标签匹配度、时间等进行排序展示，成熟的产品还会涉及到精排和重排，根据用户对每条资源的使用行为，实时改变后续资源的排序。实际工作中会由工程师将召回和排序封装成一个推荐引擎，然后内部各项环节都有相应的算法人员跟进优化，也就是所谓的模型调参。

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召回/排序具体策略
召回和排序是推荐算法中两个相当庞大的工程，涉及方法众多，这里仅和大家简单分享下其中主要的策略组成。

1）召回

资源库中的资源千千万，但最终给用户展示的只有几十甚至十几条，如果直接对所有物料计算排序不仅成本极高且响应较差。所以我们需要对物料进行初筛，针对性召回用户可能感兴趣的一批候选集。传统的标准召回结构一般是多路召回，主要分为“个性化召回”和“非个性化召回”两大类，个性化召回指针对用户特征进行召回，主要有“兴趣标签召回”、“协同过滤召回”等；非个性化主要指“热门召回”、“冷启动召回”这类统一特征的召回。

实际应用中会根据不同场景，选择上述一种或多种召回策略进行。比如搜索场景下的召回排序，你在淘宝搜索某件商品后，再次访问列表时便会发现该类商品排在首位。而召回的多样性是很重要的，有时候多一路召回策略产生的效果也许会是惊人的，而召回质量也很大程度上决定着推荐系统的上下限。
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图为“协同过滤召回”的示意图：

2）排序

一般当候选集达到“千”这个数量级，我们就开始需要排序策略了，一般通过粗排和精排将候选集缩减在“百”级并进行打分，按分值top排序，再根据用户的实时反馈进行重排序，将数据量缩至“十”这个级别进行排序展示。

排序的目标是根据业务目标来不断变化的，最早期由于业务目标简单，需要聚焦的时候，往往会选取⼀个指标来重点优化排序。但随着多路召回策略的增多，到中期就会发现单⼀指标对整体的提升已经非常有限了。这时候我们就需要引入多目标排序来解决这些问题，比如结合时间、兴趣、热点、位置等众多维度的数据进行综合排序，这里应需要注意不同的用户场景其排序侧重点不同，所以需要不同的排序策略来提高精度。比如兴趣流中更注重兴趣标签，热点信息流中更重视互动数据等。
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常用的排序算法框架有pointwise、pairwise、listwise三类，下图中x1，x2，… 代表的是训练样本1，2，… 的特征，y1，y2，s1，… 等是训练集的label(目标函数值)。感兴趣的同学可以自行深入了解下，这里不多赘述。

第四步模型调整与优化

部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控模型的性能表现，以便及时调整和优化。

多数产品首次上推荐时便需要面对较复杂的策略规则，但因缺少实际数据依托，往往是算法人员凭个人经验和竞品来作参考给出初始模型（比如某feed中初始策略设置热点权重4，时间权重2、兴趣权重2等），所以导致效果也参差不齐。一般需要灰度上线后，拿到实际的用户反馈数据（比如ctr、完播率、下单率等），才能针对模型持续进行调优和完善。

模型的数据验证主要分为两步：

离线评估：在离线准备好的新数据集和之前模型数据做对比，比如准确率、覆盖率、多样性等多方面，如该模型的综合指标优于线上模型，则可以进入线上实验，这里一般由产品经理把关。
线上实验：当评估模型效果较优后，我们需要在线上进行A/B分桶实验。一般实验周期在2周左右，对比实验组和对照组，如实验数据为正向，则推到更多用户量继续监测。如在某个阶段为反向，则返回优化模型策略，反复实验直到逐步推向全量用户。
算法推荐不像其他功能型需求，它也没有绝对完成的那天。如头条和抖音的算法体系已如此健全，其每年还是花费大量成本来招聘算法岗。因为随着社会发展，用户习惯和兴趣爱好时刻产生着不同程度的变化。所以让推荐系统保持敏捷，长期持续的监测和策略优化才是整个推荐系统中的常态。

验证指标通常包括以下五个：

准确率：表示给用户推荐的物品（信息）中，有多少是用户真正感兴趣的。
召回率：表示的是用户感兴趣的物品（信息）中，有多少个是系统推荐的。
覆盖率：推荐系统能够推荐出来的物品，占总物品集合的比例。
多样性：表示被推荐的物品，两两之间的差异性。
实时性：能够实时更新推荐列表，来满足用户行为的变化，能够将新加入系统的物品推荐给用户。

七、面临的挑战

需求识别：并非所有产品都需要推荐系统，只有当用户无法浏览所有选项时，推荐才显得必要。
资源投入：推荐系统是一个系统工程，需要大量资源和领导的支持。
技术挑战：
- 推荐精准度：需要高质量算法和大量用户数据。
- 冷启动问题：新用户或新物品缺乏行为数据。
- 高并发处理：应对大量用户访问，提供稳定快速的服务。
- 数据缺失和非结构化信息：处理不完整或非结构化数据。
- 垃圾数据和恶意攻击：保证数据质量。
- 大规模计算与存储：采用分布式技术处理大数据。
- 实时推荐：收集用户反馈，提供个性化服务。
用户体验：良好的UI和交互体验对推荐系统至关重要。
评估价值：衡量推荐系统对业务的贡献和价值。