作者：yijiapan，腾讯 WXG 数据分析师

有幸参与了几个业务推荐系统搭建的全流程，本文将从实际经验出发，为大家解构如何从从零搭建推荐系统，希望跟大家能够相互交流，如有错误之处烦请指正。

一、推荐算法的理解

如果说互联网的目标就是连接一切，那么 推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。

如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。

  • 数据提供了信息。数据储存了信息，包括用户与内容的属性，用户的行为偏好例如对新闻的点击、玩过的英雄、购买的物品等等。这些数据特征非常关键，甚至可以说它们决定了一个算法的上限。
  • 算法提供了逻辑。数据通过不断的积累，存储了巨量的信息。在巨大的数据量与数据维度下，人已经无法通过人工策略进行分析干预，因此需要基于一套复杂的信息处理逻辑，基于逻辑返回推荐的内容或服务。
  • 架构解放了双手。架构保证整个推荐自动化、实时性的运行。架构包含了接收用户请求，收集、处理，存储用户数据，推荐算法计算，返回推荐结果等。有了架构之后算法不再依赖于手动计算，可以进行实时化、自动化的运行。例如在淘宝推荐中，对于数据实时性的处理，就保证了用户在点击一个物品后，后续返回的推荐结果就可以立刻根据该点击而改变。一个推荐系统的实时性要求越高、访问量越大那么这个推荐系统的架构就会越复杂。

二、推荐系统的整体框架

推荐的框架主要有以下几个模块

  • 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数据存储在 TDW 里。

三、用户画像

3.1 用户标签

标签是我们对多维事物的降维理解，抽象出事物更具有代表性的特点。 我们永远无法完全的了解一个人，所以我们只能够通过一个一个标签的来刻画他，所有的标签最终会构建为一个立体的画像，一个详尽的用户画像可以帮助我们更加好的理解用户。

3.2 用户画像的分类

1. 原始数据

原始数据一共包含四个方面

  • 用户数据： 例如用户的性别、年龄、渠道、注册时间、手机机型等。
  • 内容数据： 例如游戏的品类，对游戏描述、评论的爬虫之后得到的关键词、标签等。
  • 用户与内容的交互： 基于用户的行为，了解了什么样的用户喜欢什么样的游戏品类、关键词、标签等。
  • 外部数据： 单一的产品只能描述用户的某一类喜好，例如游戏的喜好、视频的喜好，外部数据标签可以让用户更加的立体。

2. 事实标签

事实标签可以分为静态画像和动态画像。

  • 静态画像： 用户独立于产品场景之外的属性，例如用户的自然属性，这类信息比较稳定，具有统计性意义。
  • 动态画像： 用户在场景中所产生的显示行为或隐式行为。
  • 显示行为：用户明确的表达了自己的喜好，例如点赞、分享、关注、评分等。（评论的处理更加复杂，需要通过 NLP 的方式来判断用户的感情是正向、负向、中性）。
  • 隐式行为：用户没有明确表达自己的喜好，但“口嫌体正直”，用户会用实际行动，例如点击、停留时长等隐性的行为表达自己的喜好。

隐式行为的权重往往不会有显示行为大，但是在实际业务中，用户的显示行为都是比较稀疏的，所以需要依赖大量的隐式行为。

3. 模型标签

模型标签是由事实标签通过加权计算或是聚类分析所得。通过一层加工处理后，标签所包含的信息量得到提升，在推荐过程中效果更好。

  • 聚类分析： 例如按照用户的活跃度进行聚类，将用户分为高活跃-中活跃-低活跃三类。

  • 加权计算： 根据用户的行为将用户的标签加权计算，得到每一个标签的分数，用于之后推荐算法的计算。

四、内容画像

内容画像： 例如对于文章中的新闻资讯类推荐，需要利用 NLP 的技术对文章的标题，正文等等提取关键词、找到对应的标签等。视频除了对于分类、标题关键词的抓取外，还依赖于图片处理的技术。因此在推荐前需要对推荐的商品或内容进行一系列的处理过程。

环境变量： 对于推荐系统来说，环境画像也非常的重要。例如在短视频的推荐场景中，用户在看到一条视频所处的时间、地点以及当时所浏览的前后内容、当天已浏览时间等是非常重要的变量。

推荐内容与场景通常可以分为以下几类

五、算法构建

5.1 推荐算法流程

推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取了用户与内容的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果。热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个内容被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢。但是基于粗放的推荐往往会不够精确，想要挖掘用户个性化的，小众化的兴趣，需要制定复杂的规则运算逻辑，并由机器完成。

推荐算法主要分为以下几步：

  • 召回：当用户以及内容量比较大的时候，往往先通过召回策略，将百万量级的内容先缩小到百量级。

  • 过滤：对于内容不可重复消费的领域，例如实时性比较强的新闻等，在用户已经曝光和点击后不会再推送到用户面前。

  • 精排：对于召回并过滤后的内容进行排序，将百量级的内容并按照顺序推送。

  • 混排：为避免内容越推越窄，将精排后的推荐结果进行一定修改，例如控制某一类型的频次。

  • 强规则：根据业务规则进行修改，例如在活动时将某些文章置顶。

例如在抖音与快手的分发中：抖音强平台基于内容质量分发，快手轻平台基于社交和兴趣分发，抖音：内容质量>关系>双向互动。快手：内容质量 约等于 关系 > 双向互动。抖音基于将内容从小流量开始，其中表现优质的内容将不断的进入更大的流量池中，最终进入推荐池，形成 90 天+精品召回池，最终的结果也是优质内容的热度随着时间推移逐渐累积增加，头部内容的集中度很高。

来源：方正证券《抖音 vs 快手深度复盘与前瞻-短视频 130 页分析框架》

5.2 召回策略

  • 召回的目的：当用户与内容的量级比较大，例如对百万量级的用户与内容计算概率，就会产生百万*百万量级的计算量。但同时，大量内容中真正的精品只是少数，对所有内容进行一次计算将非常的低效，会浪费大量的资源和时间。因此采用召回策略，例如热销召回，召回一段时间内最热门的 100 个内容，只需进行一次计算动作，就可以对所有用户应用。
  • 召回的重要性：虽然精排模型一直是优化的重点，但召回模型也非常的重要，因为如果召回的内容不对，怎么精排都是错误的。
  • 召回方法：召回的策略不应该是简单的策略堆砌，而应该是方法的相互补充。
  1. 热销召回：将一段时间内的热门内容召回。
  2. 协同召回：基于用户与用户行为的相似性推荐，可以很好的突破一定的限制，发现用户潜在的兴趣偏好。
  3. 标签召回：根据每个用户的行为，构建标签，并根据标签召回内容。
  4. 时间召回：将一段时间内最新的内容召回，在新闻视频等有时效性的领域常用。是常见的几种召回方法。

5.3 精排策略

5.3.1 精排模型

  • 精排模型的不同类别

  • 精排模型的基本原理

5.3.2 Model-based 精排模型——逻辑回归为例

  • 原理介绍
  1. 概念：逻辑回归通过 sigmoid 函数，将线性回归变为可以解决二分类的方法，它可用于估计某种事物发生的可能性。

  1. 计算公式：Y 根据目标设计：例如是否点击（是：1，否：0，最后预测一个 0-1 之间的点击概率）；X 根据特征工程设计：这一块就涉及到了前面提到的用户画像与内容画像，所有的画像都是对样本的特征的刻画。特征工程需要根据业务场景选择合适的特征并进行一定的加工；W 由模型训练得到。

构建流程

基于我们的目标，需要进行样本的收集（样本是对客观世界的具体描述），通过对已收集到的样本进行特征构造，并对其进行训练，最终求出模型参数的具体数值。

  1. 建立样本

逻辑回归为有监督模型，因此需要有已经分类好的样本。正样本：用户曝光过某物品并点击。负样本：用户曝光过某物品并且没有点击。如果正负样本差距过大，可以将负样本随机抽样后与正样本一起训练。或只保留有点击行为的用户作为样本，将曝光但是没有被点击的物品作为负样本。

  1. 特征工程

特征工程是对收集到的样本进行更加深度的特征刻画。虽然作为算法人员与用户接触较少，但对身边使用该产品的同学，进行深入的观察与访谈，了解他们对于所推荐内容的反馈，往往可以得到意料之外的特征开发方向。主要分为以下几个维度。

  • 基础数据

  • 趋势数据

  • 时间数据

  • 交叉数据

不同交叉方法得到的不同的参数数量

5.4 其他

拓展阅读：

Learning and Reasoning on Graph for Recommendation

http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/slides/cikm19-tutorial-graph-rec.pdf

Concept to Code:Deep Learning for Multitask Recommendation

**https://drive.google.com/file/d/1YDSuPI-DBWSn-QeCK8zTa75iBsq-kaRx/view **

6 算法衡量标准

6.1 算法衡量指标

  • 硬指标：对于大多数的平台而言，推荐系统最重要的作用是提升一些“硬指标”。例如新闻推荐中的点击率，但是如果单纯以点击率提升为目标，最后容易成为一些低俗内容，“标题党”的天下。

  • 软指标：除了“硬指标”，推荐系统还需要很多“软指标”以及“反向指标”来衡量除了点击等之外的价值。好的推荐系统能够扩展用户的视野，发现那些他们感兴趣，但是不会主动获取的内容。同时推荐系统还可以帮助平台挖掘被埋没的优质长尾内容，介绍给感兴趣的用户。

6.2 获得推荐效果

如何去获得推荐效果。可以分为离线实验、用户调查、在线实验三种方法。

  • 离线实验： 通过反复在数据样本进行实验来获得算法的效果。通常这种方法比较简单、明确。但是由于数据是离线的，基于过去的历史数据，不能够真实的反应线上效果。同时需要通过时间窗口的滚动来保证模型的客观性和普适性。

  • 用户反馈： 当在离线实验阶段得到了一个比较不错的预测结果之后，就需要将推荐的结果拿到更加真实的环境中进行测评，如果这个时候将算法直接上线，会面临较高的风险。因为推荐结果的好坏不能仅仅从离线的数字指标衡量，更要关注用户体验，所以可以通过小范围的反复白板测试，获得自己和周围的人对于推荐结果的直观反馈，进行优化。

  • 在线测试（AB test）： 实践是检验真理的唯一标准，在推荐系统的优化过程中，在线测试是最贴近现实、最重要的反馈方式。通过 AB 测试的方式，可以衡量算法与其他方法、算法与算法之间的效果差异。但是要注意的是，AB 测序需要一定的观察期以及科学的实验流程，才能证明得到的结论是真实可信的。

7 除了算法本身之外…

7.1 推荐算法是否会导致信息不平等和信息茧房？

推荐系统并非导致信息不平等和信息茧房的根本原因。

  • 内容的不平等或许更多的产生于用户天性本身，而推荐算法的作用更像是帮助用户“订阅”了不同的内容。 用户天然的会对信息产生筛选，并集中在自己的兴趣领域。在过去杂志订阅的阶段，虽然每个杂志和报纸的内容都是完全相同的，但是用户通过订阅不同的杂志实际接受到了完全不同的消息。而今天的内容 APP 提供了各种话题，各种类型的内容，但用户通过推荐算法，在无意识的情况下“订阅”了不同的“杂志”。
  • 人们更加集中于垂直的喜好是不可逆转的趋势。 从内容供给的角度来讲，从内容的匮乏到繁荣，从中心化到垂直聚群，用户的选择更贴近自己的喜好是不可逆转的趋势。在没有提供太多选项的时候，人们会更多的集中在某几个内容上面，而当今天层出不穷的内容出现，人们开始追逐更加个性化，精细化的内容。

但不可否认的是，推荐系统的便捷性、自动化、实时性会加重这些问题。在这样的情况下，我们能做些什么？

  • 追求长期价值，“带用户探索世界”：展示更多的优质内容，而不是仅仅局限于用户更有可能点击的内容，扩展用户兴趣认知，给用户展示多元化的内容，用户�