召回表征算法：全能选手，驱动搜索与推荐的效率提升

"4-2+“全能选手”召回表征算法实践.pdf" 是网易严选-人工智能部的一篇专业论文，作者潘胜一深入探讨了召回表征算法在实际业务中的应用。召回表征是一种将离散的ID变量转换为低维密集向量的学习方法，其核心是表征模型（Embedding），用于解决搜索、推荐系统中的关键问题。 该研究主要围绕以下几个方面展开： 1. **问题定义**： - 模型目标：定义了召回表征模型的目标，即学习一个映射函数，将用户的查询、商品、序列行为等转化为向量表示，以便于后续的匹配、排序和预测。 - 数据处理阶段：工业界通常将推荐数据处理分为 Matching（匹配）、Pre-Ranking（预排序）、Ranking（排序）和 Reranking（重排序）四个阶段。 2. **模型能力**： - 主体相关性：通过向量计算来衡量用户与商品之间的相似度，提升推荐的精准度。 - 向量表征：文中提到的多个表征模型（如表征模型1、2、3）代表不同的方法，可能包括传统的Embedding、Session-Based Embedding等。 3. **模型价值**： - 应用广泛：召回表征模型因其强大的通用性和灵活性，可以在搜索、推荐、智能营销等多个场景中发挥重要作用，帮助最大化算法产出的价值。 - 工程方案成熟：利用成熟的工程技术如ANN向量搜索引擎（如Faiss和SCANN），提供高效的检索和索引能力。 - 技术发展动态：召回表征模型紧跟学术前沿，如从SeqModel到GNN的发展，体现了对时间序列和节点信息协同建模的重视。 4. **迭代实现**： - 针对大量用户和物品的场景，首先关注ItemEmbedding，以降低落地实施的成本。 - 对于Session-based模型，针对购买型和探索型序列，设计了不同的策略，如Session-based EmbeddingModel，利用窗口大小、中心项、上下文项等方法增强模型的表达能力。 这篇论文详细介绍了召回表征算法在实际业务场景中的应用策略和实践步骤，展示了其在多维度性能提升和广泛应用中的价值，同时强调了技术选型和模型优化的重要性。