剑网3推荐系统实践：黄鸿波解析西山居游戏AI技术

“20190621_搜索推荐算法（B会场）_推荐系统在剑网3推栏项目中的落地_黄鸿波 金山西山居游戏AI技术专家.pdf”讲述了黄鸿波在WOT峰会上分享的关于推荐系统在剑网3推栏项目中的实际应用和常见挑战。 推荐系统是现代互联网产品中不可或缺的一部分，其目标是通过分析用户的行为、兴趣和社会关系等信息，为用户提供个性化的内容。在“剑网3推栏项目”中，推荐系统主要关注三个核心问题：What、Why和Where。 What指的是推荐的内容来源，包括用户的**历史行为**、**社交关系**、**个人兴趣**以及**个人信息**。这些因素共同构成了用户画像，帮助系统理解用户的喜好和需求。 Why强调了推荐系统的重要性，通过引用Netflix、Google新闻和Amazon的例子，指出推荐系统可以显著提高用户的**点击率**、**阅读量**、**点赞数**、**评论数**和**收藏数**，从而促进业务增长。例如，Netflix的推荐系统贡献了67%的观看电影选择，Google新闻和Amazon分别有38%和35%的流量和销量来自于推荐。 Where部分介绍了**剑网3推栏推荐系统架构**，该系统采用不同的策略，如**每2小时的数据更新**以保持信息的新鲜度，**OnlineService的内容排序**以优化展示，以及**多模型联合的分数归一化**，包括**协同过滤(CF)**、**矩阵分解(MF)**、**因子分解(FM)**和**Embedding**，确保不同模型间的分数可比较性，以提升推荐效果。推荐系统的流程还包括对各种模型得分进行**数据归一化**，以统一评估标准。 然而，推荐系统在实践中也面临诸多挑战。首先，**数据、模型和UI**是构建推荐系统的关键要素，它们之间需要平衡。其次是**推荐系统中的EE（Exploitation & Exploration）问题**，即在**Exploitation（利用）**已知最佳策略和**Exploration（探索）**未知潜在高回报策略之间寻找平衡。此外，推荐系统还可能会遇到**召回结果不均衡**的问题，这可能导致**召回数量过多**或**过少**，影响用户体验。解决这些问题时，需要考虑**NearLine的正确选择**，在**延时和复杂度**、**精度和用户体验**之间找到合适平衡，并处理好**训练数据维度与预测数据**的差异，以避免训练与预测阶段的不匹配。 黄鸿波的分享揭示了推荐系统在游戏领域的具体应用和面临的实际问题，为其他领域的推荐系统设计提供了有价值的参考和启示。