推荐系统解构
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了推荐系统解构相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
分享嘉宾：姚凯飞 观变科技 CEO
编辑整理：陈家辉
出品平台：DataFunTalk
导读：由于移动互联网时代用户每时每刻都会产生海量信息，伴随着大数据技术的快速发展，使得企业能够迎合用户的痛点，分析用户喜好，进行商品推荐。推荐系统诞生的益处：从用户角度，推荐系统可以缓解信息过载带来的时间成本；从企业角度，可以帮助企业进行精准营销，解决长尾营销，最大化收益。因此推荐系统的好坏对于互联网企业来说至关重要。
本次分享主要是以电商平台为例，从以下几个方面对推荐系统进行解构：
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1. 工作思路
对于电商平台来讲，一套完整的电商流程应该包含以下完整流程：
推荐系统作为电商平台的一个子系统，其价值体现在商品与用户的匹配上，而匹配的效率与质量对于电商平台至关重要。
2. 推荐系统面临的挑战
多场景、多目标、考虑生态、场景间目标的差异
电商推荐系统的优化往往是多目标的，这个体现在场景和优化时效维度；在不同场景间， 推荐系统的目标侧重点也是不一样的，比如有的目标是提高用户在页面的停留时间，有的是提高用户短时间内的消费，比如猜你喜欢、购物车、商品详情页的推荐坑位。而从优化的时效维度来看，比如从短期来讲，目标有点击率、转化率和客单价等，从长期来讲，目标需要考虑留存、复购等指标。不仅如此，电商平台需要兼顾用户、商家、平台三者的利益，构建长期健康的生态。由于电商业务的购物链路较长，往往用户需要先浏览、点击、加购、下单、支付、履约配送、收货、评价/退货等环节构成，所以推荐系统往往需要将各个环节纳入其中。当然在其它业务类型的推荐系统中，也存在着链路长的挑战。如招聘行业的推荐系统，给候选人推荐合适工作只是第一步，后面还会伴随着长时间的简历投递，招聘人员的审核和邀请，参加面试，最终入职或者进行下一家的应聘。社交场景也类似，这种推荐系统存在这双向匹配，比电商平台的单项匹配链路更长，挑战也更大。
数据闭环
对于电商企业来说，数据是核心，是驱动业务迭代的关键点，从用户、商品、商家维度，需要持续积累和采集。从用户的角度，存在浏览、点击、成交、评价、物流全链路闭环数据。从商品角度，有潜力、新品、老品、衰落、下架等信息。从商家角度，也有价值、非价值和灰黑商家等。
3. 推荐系统中的关键因素建模
我们以电商推荐场景为例，用户的行为旅程包括浏览、点击、加购、购买以及长期的复购行为，大致可以由下图表示：
推荐系统首先需要在点击（也即流量的转化）这一环节进行建模，引导用户进入商品详情页，同时对详情页的加购/购买建模，依次引导后续行为。
另一个角度，从上面PPT下半部分的公式出发，产品运营可以被结构为以上三个模块，流量、转化、x因素(回访、复购)等；长期来讲， X因素非常关键，即复购回访的长期价值，只有长期生命周期价值高才能给企业带来持久收益(n为时间/天，x的少许增长可以带来长期巨大复利)。
结合上述用户旅程和公式拆解，如果想将V做大，自然的，我们需要构建转化率-访购率-毛GMV-净GMV-留存率-复购等关键节点的建模，并且这个也是推荐系统的观测指标。
在系统更大维度，我们需要关注长短期收益、用户/商家个体满意度和总体满意度以及兴趣探索成本、流量效率与商品/商家成长等维度。
02
1. 基本架构
我这里拿一个前几年我刚开始入门推荐系统时候的架构：
最开始的阶段是召回过程，分为多个模块；实时模块会拿到用户实时的信息，比如用户实时点击、收藏、加购的商品，并获取这些商品的相似商品；历史模块会获取用户的历史信息，如历史的购买行为；画像模块则会获取用户的静态信息和偏好标签，如用户的设备型号、年龄、性别、类目偏好等；最后还会包括现在以及过去的热门商品等。
在经过这些召回的过程后，我们会进行一层过滤。比如曝光过滤，即某个类目已经曝光了一定次数，但是用户都没有点击，隐式表明用户不感兴趣。还有用户购买过滤，即已经购买过的短期内不再推荐。同时还有购买率过滤、性别过滤等等。
经过过滤阶段后，我们可以对过滤后的商品进行一定的预估。如点击率、转化率预估等。同时可以考虑单价，多样性以及新品率等影响进行排序。随后我们可以通过规则或者模型，将这些粗排后的物品统一得分进行融合，最后再经过精排阶段给出最终得分，这个阶段还会增加一些业务规则进行强控，比如考虑多样性的打散、出于运营需求的置顶等。
上述是大致推荐系统的简单介绍，不同的业务和团队，在构建过程中也存在模块的差异，推荐系统没有特别强的标准存在。
2. 召回策略
主要策略包括：
① 实时行为召回：在线实时捕捉用户对商品的点击，收藏，加购，购买等反馈行 为，并召回相似商品，迅速抓住用户的短期购物需求。
② 历史行为召回：离线分析用户对商品的历史点击，收藏，加购，购买等反馈行为，并召回相似商品，兼顾用户的长期购物需求。
③ profile召回：从性别，年龄段，设备等多个维度，在线和离线同时对用户进行
画像，并召回相对应的热门商品。不要小看这个召回，非常关键，往往新用户需要用这些静态信息和标签来做召回，往往可以快速圈定其圈层进行精准的探索和数据反馈，比如5-6线城市和北京西二旗的用户往往大概率兴趣差异较大。这层召回是全局热门召回的更精细化拆解。
④ 热销&趋势召回：分析商品的长期和短期销量变化，召回爆款和近期热点商品。
召回模块特别重要，因为召回的来源/相似分可以作为排序特征(推荐日志落盘-回看/溯源机制)
召回作为漏斗的顶部，好坏对漏斗底部(排序)的影响很大。
3. 排序策略
排序阶段的影响因子较多，可以作为特征，也可以独立在外作为排序因子存在。比如以下的一些因子：Ctr Cvr Price、Ctr Ts、Match Score、Trigger score time decay、Match type ctr cvr、Match type score、...
当然针对不同的产品有不同的侧重点，比如电商的内容差异较大，甚至同是内容也会因为产品形态存在差异，比如快手的双列可以考虑点击率建模，而抖音单列下滑不需要考虑点击率建模。甚至还需要考虑多样性，惊喜性，新颖性等更多的指标。并且建模过程可以尝试end2end或单独建模的方式，这里面需要考虑的是稀疏性、正负比例、预估不准等问题。
如果一个指标不够，还可以考虑多个指标的结合，形成新的指标。如电商场景下，gmv这个指标，可以用CTRα*CVRβ*Priceγ代表gmv，那为什么还需要α、β、γ呢？因为如果ctr和cvr估计是准确的， α、β、γ均为1的排序公式是可解释的，你把这几个指标的分子分母拆开就看到了，相乘以后就是gmv。但是由于模型各自的准确率差异，导致了我们需要学习这几个参数，理论上建模越准确的指标系数越大。而这三个系数如果相对稳定可以通过离线统一参数学习的情况完成；如果不稳定，可通过强化学习来解决这个超参的设定。
可参看下图的电商场景建模的相关排序因子，当然部分因子作为特征可纳入排序模型。
4. 排序阶段还有一些常见的原则
① 针对不同的召回策略，主要秉持“短期行为优先，兼顾长期行为”，“保证多样性，避免过度个性化”原则。算法上主要通过长短期用户行为密度建模，正负反馈反向调节等手段来实现。
② 不同排序因子(商家质量/分发宽度及强度等等)可共用一套底层表征。
③ 覆盖率：通过类目，品牌，频道，场景等多粒度的打散重排，最大化各个维度的个性化覆盖率。
④ 疲劳度：通过引入一定的随机因子，针对不同个性化程度，建立合理的轮转机制，保证一定的新颖性。
⑤ 转化能力：通过对用户，商品，会场等多维度采集特征数据，训练点击转化和交易转化模型。大促期间 根据不同的阶段，采取差异化的处理策略。比如预热期强化点击转化，正式售卖期则强调交易转化。
5. 更加精细化的排序
① 考虑到召回和排序的压力，可以再精排和召回中间加一层，少量核心特征+简单模型进行粗排。
② 多过程建模：如直接购买还是收藏比价使用模型判断。举个例子，在购物车推荐中，用模型来操控推荐策略。在购物的流程中，通过数据分析可以发现，有一部分用户是希望通过加入购物车来进行比价， 还有一部分用户加入购物车是直接购买。通过模型来判断用户的行为，比如用户一直添加同类目的商品，那么比价的概率就高一些。如果判断出用户是直接购买，那么就尽量推荐相关商品，如果是比价用户，就推荐相似物品。
③ 粗粒度召回：离线产出不同类目下的精品数据，作为召回补充和兜底
④ E&E探索解决低置信度预估模型问题
6. 模型演进
模型的演进路线可以由下图表示：
而模型的时效性也从天级别，慢慢演化成小时（一天几次）， 再演化成近实时级别，而目前主流的推荐系统都是实时级别。
目前模型的演进已经进入到深度学习时代，各个大厂提出的新的深度学习架构也层出不穷：
这里不对于模型具体结构过过多展开，主要趋势就是通过时序、行为特征的使用，通过embedding、LSTM、attention、tansformor等结构提取特征信息，拟合用户兴趣，提高预测精度。
7. 特征构建
这里主要解构一下电商推荐系统中特征的构建方式：
初级的方式，一般大家会对用户和商品进行一些用户画像，然后作为特征加入模型。但是长期来看，匹配类的特征非常重要，比如待排序的商品和用户历史行为的一个关系，上面提到的模型中，DIN和DIEN都很好的使用了这种行为序列。匹配特征一般是与点击特征结合在一起的，比如用户对于某个商品的点击，对于某个类别的点击，某类用户对于商品的点击等等。可以总结为下图：
8. 评估方式
针对于召回的评估方式，绝大部分都是通过命中率、准确率、覆盖率、F1-score等方式评估，参考下图：
但是因为推荐系统是串联的，我们往往需要考虑到前置模块对后置模块的影响，比如召回对于排序的影响，下图是LinkedIn的方式。
03
做一个推荐功能之前，我们需要对这个产品功能的作用进行一定的决策，如：
推荐功能对该产品有无价值 ( 可以 )
价值多大 ( 值得 )
成本和收益 ( 现在 )
优先级 ( 怎样 )
同时还要对推荐功能的工程上的要求进行决策，如推荐系统的实时性做到毫秒级是否有必要。是否是毫秒级，应该以用户的使用习惯来决定，如80%的用户其实都是秒级需求，没有必要做到毫秒级的响应。
2. 场景串联与用户旅程
不同的场景需要兼顾业务定位，进行场景间差异化。场景单独优化时往往召回、排序策略会趋同，带来局部增益与全局增益最优的冲突，解法往往是产品业务层的干预与算法场景通信两种手段。
3. 方向&外围
从系统和生态全局来看，建设推荐系统既要考虑短期的gmv等指标，更要考虑长期的发展 ( 回访、复购、netGMV ) 。因此需要从更多的层面考虑推荐系统的建设，如：
① 供应商、seller等级建设，流量分配，运营机制。对于高登记的seller需要有更好的流量，但是对于等级较低的seller,也应该分配流量，帮助其提高等级。
② 商品理解&建设: 良好的后备力量。每个商品都有生命周期，虽然可能旧款的商品质量很高，但是我们在推荐的时候也要对新品进行流量分配，进行新品测试、流量扶持。
③ 智能投放: 低延时、高效率展现。在考虑商品的流量分配时，还需要对用户的意图、兴趣、负反馈、视觉窄化进行考虑，不能不顾用户的体验。
④ 生态多目标，包括用户体验，如回访、活跃度、复购率、分群倾斜等，也包括商家层级、价值、收益、良性竞争等目标，同时还需兼顾平台收益。在增长过程中，一定需要兼顾上述若干指标，若置之不理，则最终用户、商家都会流失，最终让产品僵化。
4. 生态多目标
从推荐系统的构建之初，我们就需要从以下角度去关注系统，设定合理的目标和观测指标。不能什么都是先污染后治理，两眼一抹黑。在增长过程中，一定需要兼顾上述若干指标，若置之不理，则最终用户、商家都会流失，最终使产品僵化。从用户体验角度，我们需要关注回访、活跃度、复购率、分群倾斜等；从商家角度，需要考虑商家层级、价值、收益、良性竞争；最后我们还需要关注平台收益。
04
下面我们在逐个结合业务展开一些相关探讨，这些探讨想要让大家了解到推荐系统构建过程中，对业务拆解的重要性。
1. 分群
根据用户的活跃度及行为密度进行分群，并对分群后的用户投放对应的热销进行兜底补足，或者作为主召回源。其中用户行为较多（交互过的物料个数和品类/主题较多）时，作为兜底召回做补足；而部分用户行为过少(新用户或刚进入APP行为数较少的)，可以作为主召回策略，这时候可以做更精细化地数据集。
比如针对国家/地区、性别、设备这些新用户也可收集的静态标签分别做热销数据；比如印度、男性、ios 的用户A和印度、女性、android用户B，使用的热销列表是不一样的。其实其它分群策略也非常有用，比如购买力分群、兴趣分群；群体对类目的强偏好和弱偏好均可以在推荐中使用。强偏好基本就是喜欢看、喜欢买什么品类就具有这类偏好；弱偏好就是某类人群从来不会交互或者交互过低的类目，利用统计概率进行显著性检验，可以挑出群体显著不关心的品类，在推荐过程中少推荐或不推荐。
2. 电商同店铺用户行为
做一下分析，看一下进入店铺页的用户后续的行为，可以酌情加重同店铺商品trigger的权重（实时获取），往往很多店铺有包邮门槛，这时候同店铺召回是满足包邮诉求。
同店x2i(i2i、c2i、b2i等)可以做一个很好的实时上下文强化，这里trigger数量和召回数量都需要进行控制。
考虑在rank的时候对每个召回源和召回分数进行埋点，在训练模型是考虑进行，这样就可以进行很好的多召回源融合，当然这个不是同店的情形也可以用。
3. 购物车推荐策略
在购物车场景，通过数据分析你会发现用户加购商品基本有2种用户，一种是对比，另一种是马上要买了再凑个单。这时候引入意图建模，通过实时的数据收集，对于用户加入购物车的商品进行意图预测，然后在i2i召回策略中使用不同的召回控制，比如召回相似和相关搭配。
这里推荐的策略可以考虑用加权融合的方式，对于相似和相关搭配召回源，根据预测的意图强弱进行比例调整；如果有埋点支持，还可以结合实时埋点，在排序层考虑上述融合。
05
需要明确的是，业务效果好的并不一定是复杂算法, 建立推荐系统需要遵循“假设->分析->策略->效果”的流程。在出现的badcase中，需要回顾案发现场，在产品增加埋点，跟着数据走(实时) 。迭代模型需要跟着业务走，在badcase中发现新的思路。系统化地思考全局收益、场景串联、局部与全局最优的情况。最重要的是合理的指标，从健康生态系统的定义出发。以上就是此次分享的主要内容，谢谢大家阅读。
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姚凯飞
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