工业界常用的推荐框架(一)---基本召回模型

常见的基本召回模型主要有以下三种：

• 模型召回
• 用户行为序列召回
• 用户多兴趣拆分召回

下面对这些方法进行简要的介绍

模型召回

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

常用的召回策略：一般都用Embedding的思想，生成物品和用户的向量，计算其相似性

上图是一个工业界通用的模型召回框架：将用户和物品分开打Embedding，利用FaceBook提供的Faiss框架进行高效的存取。（FM/FFM/DNN等双塔模型）

小Trick：几个环节（召回、粗排、精排、重排）优化目标（loss function）应保持一致。因为召回和粗排是精排的前置环节，否则，如果优化目标不一致，很可能会出现高质量精排目标，在前置环节就被过滤掉的可能，影响整体效果。

用户行为序列召回

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一般用户之所以会对物品发生行为，往往意味着这些物品是符合用户兴趣的，而不同类型的行为，可能代表了不同程度的兴趣。比如购买就是比点击更能表征用户兴趣的行为，因此可以根据用户的行为序列进行召回。

​ $user/itemEmbedding=func(x)$

x可以可以是行为序列（物品ID、side information描述名称特征）。无论是在召回过程，还是排序过程，都可以融入用户行为序列。在召回阶段，我们可以用用户兴趣Embedding采取向量召回，而在排序阶段，这个embedding则可以作为用户侧的特征。

典型的func方法比如CNN、RNN、Transformer等，都比较适合用来集成用户行为序列信息。而目前的很多试验结果证明，GRU（RNN的变体模型）可能是聚合用户行为序列效果最好又比较简单的模型。

在召回阶段，如何根据用户行为序列打embedding，可以采取有监督的模型，比如Next Item Prediction的预测方式即可；也可以采用无监督的方式，比如物品只要能打出embedding，就能无监督集成用户行为序列内容，例如Sum Pooling。而排序侧，必然是有监督的模式，需要注意的是：排序侧表征用户特征的时候，可以只用用户行为过的物品序列，也可以混合用户其它特征，比如群体属性特征等一起来表征用户兴趣（DIEN）。

用户多兴趣拆分召回

用户往往是多兴趣的，比如可能同时对娱乐、体育、收藏感兴趣。这些不同的兴趣也能从用户行为序列的物品构成上看出来，比如行为序列中大部分是娱乐类，一部分体育类，少部分收藏类等。那么能否把用户行为序列物品中，这种不同类型的用户兴趣细分，而不是都笼统地打到一个用户兴趣Embedding里呢？用户多兴趣拆分就是解决这类更细致刻画用户兴趣的方向。

用户多兴趣拆分，本质上是上文所叙述的用户行为序列打embedding方向的一个细化，无非上文说的是：以用户行为序列物品作为输入，通过一些能体现时序特点的模型，映射成一个用户兴趣embedding。而用户多兴趣拆分，输入是一样的，输出不同，无非由输出单独一个用户embedding，换成输出多个用户兴趣embedding而已。虽说道理如此，但是在具体技术使用方向上却不太一样，对于单用户兴趣embedding来说，只需要考虑信息有效集成即可；本质上，把用户行为序列打到多个embedding上==，实际它是个类似聚类的过程，就是把不同的Item，聚类到不同的兴趣类别里去。目前常用的拆分用户兴趣embedding的方法，主要是胶囊网络和Memory Network，但是理论上，很多类似聚类的方法应该都是有效的，所以完全可以在这块替换成你自己的能产生聚类效果的方法来做。召回阶段有时候容易碰到头部问题，就是比如通过用户兴趣embedding拉回来的物料，可能集中在头部优势领域中，造成弱势兴趣不太能体现出来的问题。