导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
在写技术趋势前，照例还是对推荐系统的宏观架构做个简单说明，以免读者迷失在技术细节中。
实际的工业推荐系统，如果粗分的化，经常讲的有两个阶段。首先是召回，主要根据用户部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。召回强调快，排序强调准。当然，这是传统角度看推荐这个事情。
但是，如果我们更细致地看实用的推荐系统，一般会有四个环节，--召回---粗排--精排--重排
实际的工业推荐系统，如果粗分的化，经常讲的有两个阶段。首先是召回，主要根据用户部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。召回强调快，排序强调准。当然，这是传统角度看推荐这个事情。
但是，如果我们更细致地看实用的推荐系统，一般会有四个环节，如下图所示：
：
传统的标准召回结构一般是多路召回，如上图所示。如果我们根据召回路是否有用户个性化因素存在来划分，可以分成两大类：一类是无个性化因素的召回路，比如热门商品或者热门文章或者历史点击率高的物料的召回；另外一类是包含个性化因素的召回路，比如用户兴趣标签召回。我们应该怎么看待包含个性化因素的召回路呢？其实吧，你可以这么看，可以把某个召回路看作是：单特征模型排序的排序结果。意思是，可以把某路召回，看成是某个排序模型的排序结果，只不过，这个排序模型，在用户侧和物品侧只用了一个特征。比如说，标签召回，其实就是用用户兴趣标签和物品标签进行排序的单特征排序结果；再比如协同召回，可以看成是只包含 UID 和 ItemID 的两个特征的排序结果….诸如此类。我们应该统一从排序的角度来看待推荐系统的各个环节，这样可能会更好理解本文所讲述的一些技术。
如果我们换做上面的角度看待有个性化因素召回路，那么在召回阶段引入模型，就是自然而然的一个拓展结果：无非是把单特征排序，拓展成多特征排序的模型而已；而多路召回，则可以通过引入多特征，被融入到独立的召回模型中，找到它的替代品。如此而已。所以，随着技术的发展，在 embedding 基础上的模型化召回，必然是个符合技术发展潮流的方向。
标签：演进,特征,推荐,重排,召回,排序,模型,个性化 来源： https://www.cnblogs.com/xlhlx/p/12188803.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。