1.推荐系统的意义
随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代。在这个时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。
推荐系统就是解决这一矛盾的重要工具。推荐系统的任务就是联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢。
与搜索系统不同的是，推荐系统主要利用用户的行为数据，分析用户的行为日志，从而提供不同的推荐页面，提高用户的满意度以及网站的点击率和转化率。
常见的推荐系统的推荐形式主要有三种：个性化推荐、相关推荐、热门推荐。
高用户的满意度以及网站的点击率和转化率。
常见的推荐系统的推荐形式主要有三种：个性化推荐、相关推荐、热门推荐。
- 个性化推荐：经常以“猜你喜欢”“发现”等形式在首页出现；
- 相关推荐：经常以“相关推荐”“看了又看”等形式放在内容详情页；
- 热门推荐：按照各类数据的统计结果进行推荐。
推荐系统的常见应用场景包括：电子商务、个性化广告、音乐和电影、求职等。
2.推荐系统的结构
2.1召回
召回层的主要目标时从推荐池中选取几千上万的item，送给后续的排序模块。由于召回面对的候选集十分大，且一般需要在线输出，故召回模块必须轻量快速低延迟。由于后续还有排序模块作为保障，召回不需要十分准确，但不可遗漏（特别是搜索系统中的召回模块）。
目前基本上采用多路召回解决范式，分为非个性化召回和个性化召回。个性化召回又有content-based、behavior-based、feature-based等多种方式。
召回主要考虑的内容有：
- 考虑用户层面：用户兴趣的多元化，用户需求与场景的多元化：例如：新闻需求，重大要闻，相关内容沉浸阅读等等
- 考虑系统层面：增强系统的鲁棒性；部分召回失效，其余召回队列兜底不会导致整个召回层失效；排序层失效，召回队列兜底不会导致整个推荐系统失效
- 系统多样性内容分发：图文、视频、小视频；精准、试探、时效一定比例；召回目标的多元化，例如：相关性，沉浸时长，时效性，特色内容等等
- 可解释性推荐一部分召回是有明确推荐理由的：很好的解决产品性数据的引入；
2.2粗排
粗排的原因是有时候召回的结果还是太多，精排层速度还是跟不上，所以加入粗排。粗排可以理解为精排前的一轮过滤机制，减轻精排模块的压力。粗排介于召回和精排之间，要同时兼顾精准性和低延迟。目前粗排一般也都模型化了，其训练样本类似于精排，选取曝光点击为正样本，曝光未点击为负样本。但由于粗排一般面向上万的候选集，而精排只有几百上千，其解空间大很多。
粗排阶段的架构设计主要是考虑三个方面，一个是根据精排模型中的重要特征，来做候选集的截断，另一部分是有一些召回设计，比如热度或者语义相关的这些结果，仅考虑了item侧的特征，可以用粗排模型来排序跟当前User之间的相关性，据此来做截断，这样是比单独的按照item侧的倒排分数截断得到更加个性化的结果，最后是算法的选型要在在线服务的性能上有保证，因为这个阶段在pipeline中完成从召回到精排的截断工作，在延迟允许的范围内能处理更多的召回候选集理论上与精排效果正相关。
2.3精排
精排层，也是我们学习推荐入门最常常接触的层，我们所熟悉的算法很大一部分都来自精排层。这一层的任务是获取粗排模块的结果，对候选集进行打分和排序。精排需要在最大时延允许的情况下，保证打分的精准性，是整个系统中至关重要的一个模块，也是最复杂，研究最多的一个模块。
精排是推荐系统各层级中最纯粹的一层，他的目标比较单一且集中，一门心思的实现目标的调优即可。最开始的时候精排模型的常见目标是ctr,后续逐渐发展了cvr等多类目标。精排和粗排层的基本目标是一致的，都是对商品集合进行排序，但是和粗排不同的是，精排只需要对少量的商品(即粗排输出的商品集合的topN)进行排序即可。因此，精排中可以使用比粗排更多的特征，更复杂的模型和更精细的策略（用户的特征和行为在该层的大量使用和参与也是基于这个原因）。
精排层模型是推荐系统中涵盖的研究方向最多，有非常多的子领域值得研究探索，这也是推荐系统中技术含量最高的部分，毕竟它是直接面对用户，产生的结果对用户影响最大的一层。目前精排层深度学习已经一统天下了，精排阶段采用的方案相对通用，首先一天的样本量是几十亿的级别，我们要解决的是样本规模的问题，尽量多的喂给模型去记忆，另一个方面时效性上，用户的反馈产生的时候，怎么尽快的把新的反馈给到模型里去，学到最新的知识。
2.4重排
常见的有三种优化目标：Point Wise、Pair Wise 和 List Wise。重排序阶段对精排生成的Top-N个物品的序列进行重新排序，生成一个Top-K个物品的序列，作为排序系统最后的结果，直接展现给用户。重排序的原因是因为多个物品之间往往是相互影响的，而精排序是根据PointWise得分，容易造成推荐结果同质化严重，有很多冗余信息。而重排序面对的挑战就是海量状态空间如何求解的问题，一般在精排层我们使用AUC作为指标，但是在重排序更多关注NDCG等指标。
重排序在业务中，获取精排的排序结果，还会根据一些策略、运营规则参与排序，比如强制去重、间隔排序、流量扶持等、运营策略、多样性、context上下文等，重新进行一个微调。重排序更多的是List Wise作为优化目标的，它关注的是列表中商品顺序的问题来优化模型，但是一般List Wise因为状态空间大，存在训练速度慢的问题。
由于精排模型一般比较复杂，基于系统时延考虑，一般采用point-wise方式，并行对每个item进行打分。这就使得打分时缺少了上下文感知能力。用户最终是否会点击购买一个商品，除了和它自身有关外，和它周围其他的item也息息相关。重排一般比较轻量，可以加入上下文感知能力，提升推荐整体算法效率。比如三八节对美妆类目商品提权，类目打散、同图打散、同卖家打散等保证用户体验措施。重排中规则比较多，但目前也有不少基于模型来提升重排效果的方案。
参考资料
- Fun_rec
