推荐系统技术详解：从召回到排序再到重排

“推荐系统技术路线（入门）：召回到排序再到重排” 推荐系统是现代互联网服务中的核心组件，用于个性化地向用户推荐感兴趣的内容，如商品、文章或音乐等。该技术路线从召回、排序到重排三个关键步骤详细阐述了推荐系统的工作流程。 1. 召回阶段： 召回阶段的目标是从海量的物品库中筛选出一小部分可能对用户感兴趣的项目。这一过程需要高效执行，以便快速缩小推荐范围。召回通常基于用户的部分特征，例如用户的浏览历史、购买记录或用户标签。召回方法可分为两类：一类是无个性化因素的召回，如热门商品、热门文章；另一类是有个性化因素的召回，如基于用户兴趣标签或协同过滤的召回。这些召回路可以视为单特征模型的排序结果，例如，标签召回就是基于用户兴趣标签与物品标签的排序。 2. 排序阶段： 排序阶段接收到召回阶段的物品列表后，会结合更多特征（如用户行为、时间、地理位置等）和复杂的机器学习模型（如深度学习模型）进行精细化排序，以提供最准确的个性化推荐。排序阶段强调的是准确性，通过更精细的计算和分析，提升推荐的精确度。 3. 粗排（可选）： 在某些情况下，由于召回阶段返回的物品数量过多，可能影响到后续排序的速度，因此会增加粗排环节。粗排使用少量特征和简单模型，对召回结果进行初步排序，以进一步减少需要处理的物品数量，同时保持一定的推荐质量。 4. 重排阶段： 排序完成后，进入重排阶段，这一阶段通常涉及多种技术策略和业务规则。重排包括去除用户已看过的内容、去重、打散推荐列表以提高多样性、插入固定类型的物品以满足业务需求等。重排的主要目的是优化用户体验，确保推荐列表既具有个性化，又满足多样性和新鲜度等其他因素。 随着技术的进步，模型化的召回方法越来越普遍，特别是在embedding技术的支持下，可以将多特征整合进召回模型，提高召回的精准度。推荐系统的发展趋势是将模型深入到各个阶段，以实现更高效、更精准的推荐。 推荐系统通过召回、排序和重排的步骤，构建起一个完整的个性化推荐流程，旨在提供最优的用户体验，同时也反映出技术在不断进步，模型化和智能化成为推荐系统的重要发展方向。