58同城二手房推荐系统：3-3+多目标排序实战与向量化召回技术

"本文档深入探讨了3-3+多目标排序在58同城二手房推荐系统中的实际应用。首先，背景和推荐场景部分介绍了中国房地产市场的概况，强调了2019年二手房交易的巨大规模，以及行业从增量阶段向存量阶段的转变，指出国内存量房市场仍有巨大的发展潜力。58同城作为互联网找房的领导者，其二手房业务占据核心地位，涉及房东、经纪人和购房用户之间的交互。 推荐场景涵盖了多个页面，如首页、默认列表页和推荐频道，旨在解决零搜索结果和个性化需求，提供房源、经纪人、小区、榜单和房源包等多种推荐内容。推荐架构方面，着重于数据收集（用户信息、物品信息、行为日志）、特征工程（数值型和ID类特征处理、Embedding技术），以及构建候选房源库。 模型部分，作者探讨了冷启动策略，即如何在新用户或新房源的情况下进行推荐。推荐模型包括但不限于兴趣召回（利用用户行为和物品关联）、上下文召回（考虑用户当前情境）、热门召回（基于用户历史喜好）等多种方法。排序层采用了一系列先进的机器学习模型，如Wide & Deep、DeepFM、ESMM、WPai、WCS等，以及分布式计算工具如Faiss、Spark、Hive和存储技术如WTable和HBase。 文章进一步深入到向量化召回应用，介绍了从早期的Skip-gram和DeepWalk模型，到更复杂的EGES模型的发展，这些模型通过用户浏览房源的行为序列，捕捉用户的潜在兴趣和偏好，提升了召回效率和推荐质量。 总结和规划部分，可能会讨论未来可能的技术趋势、优化方向以及如何结合深度学习和大数据分析来持续改进58二手房推荐系统的性能，以满足日益增长的用户需求并提升整体用户体验。" 这个文档实质上是一篇关于利用多目标排序策略和技术优化58同城二手房推荐系统的实践案例，展示了在复杂业务环境中如何运用数据驱动的方法来提升推荐效果，以及技术团队如何在实际操作中不断迭代和优化推荐算法。