[当当]推荐数据系统架构实践

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优化的方向总结起来就是，先提炼问题，总结问题类型，抽象出来，扩展泛化，泛化问题解决方案。优化之后就会相应地解决一些问题，比如运行链条会缩短，并且趋于统一

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现任58集团转转算法架构师，前当当网推荐&NLP开发经理。本科、硕士毕业于中国人民大学，曾任当当网个性化推荐&NLP算法开发经理。负责当当推荐系统以及NLP算法的相关工作，现任转转算法架构师，负责转转的推荐系统相关工作。具有多年推荐系统、机器学习、数据挖掘、大数据计算方面的实战经验，主导过多个推荐、广告系统项目和多次技术升级。同时关注互联网金融、反欺诈、风险控制等机器学习技术的新应用。
　　正文
　　大家好!我是来自当当网的张相於，我今天分享的主题是《当当推荐数据系统架构演变之路》。

张相於：当当推荐数据系统架构实践

　　现在网上流行这么一句话，套路，都是套路。我觉得任何行业或学科或工业，发展到成熟阶段，都会有一些套路。推荐系统作为大数据典型应用的成功场景，确实发展了很多年，所以也积累出了一定套路。今天，我们就来聊聊这个套路。我今天分享的主要是离线端应用，不包括在线实时API层面，以当当为例但不只针对当当，分享大纲如下所示：

张相於：当当推荐数据系统架构实践

　　首先看一下发展历程，我把它分为三个阶段：

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　　起步期是算法时代，到成长期就属于野蛮生长时代，成熟期以架构为主，架构为王的时代。
　　先简单看下推荐系统的典型发展史。讲历史，我们按时间顺序讲，一开始是起步期，从零开始做推荐系统，推荐系统做成以后，会进入快速成长期，成长期可长可短，因为具体行业存在差异，野蛮生长过后会出现很多问题，这时就需要把控，需要做重构，这时就进入了架构为王的时代，如果架构相对成熟一点，可以称之为相对成熟时期。
　　先讲一下算法时代的两个特点：动机和业务特点。

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　　讲动机实际上就是讲系统什么时候出现，什么时候可以上推荐系统。一般来说，移动互联网时代，很多 APP一出来就想上猜你喜欢等功能，但这其实是有动机在里头的。
　　第一个动机是业务需要，业务需要含义比较丰富，比如流量利用，数据挖掘，用户体验升级等。但也不是说有业务需要，肯定可以做出推荐系统。想做推荐系统，数据是最重要的，必须有一定的数据积累才能做推荐。数据积累是多维度的，可以是行为推荐数据，也就是用户数据，也可以是本身的数据，比如电商行业，数据相对而言比较丰富，比较适合做推荐系统。某些行业比如互联网金融行业，可能没什么数据，这时就需要扒数据。总之没有数据肯定玩不转。
　　这个时期的业务有很多特点，第一个特点是从0-1的状态。这时，系统没有个性化，就像百货商场一样，千篇一律。从0-1需要做什么呢?有几个层面是不同的，比如不同页面看到的结果不同，不同的购物流程和阶段看到的不同，或者不同的人看到的东西不同。
　　其次是比较关注效果，比较关注效果侧面反映的是意图单纯，有过推荐系统经验的朋友会知道，推荐系统一开始是单纯的推荐，以算法为主，后期可能要顾虑业务和运营。还有一个特点是特殊逻辑比较少，初期主要关注效果，涉及的规则比较少。同时，人工干预也比较少，后期一般需要不同程度的人工干预。这时的算法有如下特点：

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　　其实推荐算法，万变不离其宗就是一些基本算法，主要是基于相似度的，我们把它称之为memory base，其实都是在记东西。协同过滤算法其实是很经典的一种算法。说到算法，十有八九肯定是协同过滤算法及各种变种。然后是召回，推荐系统做到后来，一般会分两步，一是召回，二是排序。但初期只单独做召回，排序时根据相似度进行排序。无论是基于内容相似度还是文本相似度，说到底算法思想都是一样的，只是以不同的形式展现出来而已。一开始建议使用单一算法和模块，因为初期可能没有时间和精力做很多模块。
　　算法另一大特点就是干扰少，首先数据干扰比较少，我认为初期的推荐系统数据质量是最好的，首先量是足够的。同时，受到的作弊和异常流量的干扰相对来说比较少，是一个比较平衡的时期。随着业务的发展，数据量越来越大，受到的干扰数据会非常多，花式作弊数据可能会非常多，如果不花工夫清洗，数据将会出现问题。以下是算法时代的简单架构示例图：

张相於：当当推荐数据系统架构实践

　　在算法时代，最底层是用户数据和业务数据，往上是一些推荐算法和规则。推荐数据右边的箭头，表示需要不断地进行调优，一般来说从网上直接下一个算法，初始效果就非常棒的概率很低，这就需要不断地进行参数调优和数据调优等，最后用到API上，给大家提供推荐服务。推荐服务的形式取决于业务类型，可能是API的形式，也可能是提供数据的形式。

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　　这个时期过去以后，起码说明你的业务是成功的。然后就会进入野蛮生长时期，这是一个非常狂野的时期。这个时期一般有两个因素，一个是正向因素，比如推荐效果得到认可，为什么会这么说呢?其实很多时候，推荐并不适用于所有场景，有时可能需要推荐的场景，有时可能就是 卖场的情景，应该针对不同的场景采取不同的方法，如果此时的推荐算法效果不错，一般就会进行扩张。至于负向因素，推荐系统的效果可能还不够好，数据变复杂的同时，作弊数据、刷单数据、促销数据也随之进来了，至于这些数据该不该用到推荐里，是需要琢磨的，毕竟不是正常的用户行为，这时又会产生哪些诉求呢?我认为快速野蛮生长时期的诉求有两方面：
　　1、 模块方面，一开始 APP可能只有一个模块叫猜你喜欢，这里面就是所有能做的推荐。发展到后期，肯定会琢磨如何精细化推荐，对搜索意图进行推荐，让推荐可以在各个环节实现个性化，比如用户选择某类商品添加到购物车之后，猜测推荐用户可能还会选择哪类商品。
　　2、 算法层面，我认为算法层面主要包括增加算法，细致调优和数据预处理三个方面。当然，这里并不涉及排名问题。可以上新的算法，但我建议把老算法调明白了，再上新算法。毕竟，经典算法能够横行商业这么多年不是没有道理的。

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　　野蛮生长时期有什么特点和问题呢?特点是业务诉求一般能够得到快速满足，这也是码农的特长，码一个需求还是很快的。算法时代可能初步完成了用户行为，并且效果不错。业务逐渐上升到某个时期，可能需要主打某一款产品，这时你可能会硬着头皮推上去，满足需求其实是比较简单的，这时的系统已经开始呈现出定制化趋势，系统和业务有了紧密的相关性。这时的改进多发于算法程序本身，而不是独立处理。比如数据有点脏的时候，十有八九你会直接在协同过滤算法里加数据清洗阶段，而不是单独提供数据清洗流程，基于这些特点，又会带来哪些问题呢?
　　第一个问题就是代码开始膨胀，而且可能会膨胀得非常快，由于发展比较快，代码可能是单向生长的，只增不减，这是非常典型的一个问题。二是算法逻辑开始混乱，逻辑其实是需求的体现，如果不对逻辑进行抽象和层次整理的话，它就会像代码一样单向生长，或者在逻辑上面垒逻辑。这时如果业务给你反馈bad case的话，你可能很难搞定这件事情。因为你自己都不清楚，自己的逻辑是什么。三是业务逻辑和算法开始混杂，代码前一句可能还是在处理算法，后一句就开始做业务逻辑了，起初将二者写在一起可能没什么问题，但后来你就会发现，业务规则和算法还是要分开的，放在一起很难扩展。
　　最后一点也是比较常见的问题，不同算法各自为政。比如两个算法都需要做数据清洗，A做数据清洗的同时，B也做了，但互相不知情。由于没有事先协商，代码分布在不同人的代码里，这时就会造成一些问题。
　　以上这些问题都是逐步发展，潜濡默化，长期存在的。这个问题肯定不是一天出现的，是在不知不觉中逐渐演变出来的。当你在算法中混入第一条业务逻辑时，你可能觉得没什么问题，长此以往，问题就变得复杂了。并且，不要认为这些问题很快就会过去，如果是单向生长问题，不进行架构处理，是会长期存在的，至于存在多长时间，就取决于业务发展速度和架构的整体情况了。以野蛮生长为例的架构示例图如下所示：

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　　这两个算法的流程是不一样的，右边的算法先进行数据清洗，然后是基于内容的推荐和优化，再往上是业务规则。左边的算法最开始可能发现数据不行，先做一个冷启动进行托底，之后是一些关联规则和优化，再往上是协同过滤和优化，之后是业务规则。其实这是非常普遍的一种场景，两个不同的业务模块并行。互不知情，各自为政，你做你的数据清洗，我做我的托底数据，然后就会生成两个不一样的数据，这两个数据一般对应不同的推荐模块，展现在页面的不同位置。
　　如果推荐系统是公司业务的战略性问题，在野蛮生长时期之后，一定要做架构方面的改变。

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　　架构是本无所谓有，无所谓无的，踩得坑多了，也便有了架构。这其实还是有一定道理的，一定要踩坑，但不能总在同一个地方踩坑，或者往回踩坑。踩一步走一步，基本都是这么发展过来的。著名物理学家玻尔曾经说过，专家就是在一个非常窄的领域里，犯了他能所犯的所有错误，架构师的成长也是这样。

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　　下面我们看一下野蛮生长带来了哪些血淋淋的代价!

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　　一是 运行链条会变得特别长，运行链条就是数据，可能是用户数据和商品数据，从进入系统开始，到最后变成推荐数据呈现在页面上，这个流程就叫做运行链条。野蛮生长时期，链条是单向的，单向生长的逻辑会变得特别长。

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　　二是 结构不统一，上面的例子也可以看出，两个算法本质上其实是一样的，结构是可以统一化的，比如在底层提供统一的供清洗用的数据，统一提供托底用的数据，是可以解决这个问题的。但如果不做架构，就会造成不同算法模块走的流程不一样，结构分杈会变得特别大，导致系统复杂度增加，这时的架构会变得非常复杂。

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　　三是 血统问题，血统是推荐系统非常重要的一个概念，就是指推荐结果通过哪类算法算出来的，比如扫描苹果上的二维码，可以追踪苹果的整个生产过程，运输过程，其实血统就是这个意思，从推荐数据诞生之日起，在哪个页面曝光，展示给了谁，用户是否进行了点击，有没有购买等问题。一套完整的血缘系统，包括上述整个流程，但如果架构比较混乱，这个血统是很难记下来的，这就会给后续的分析带来很大麻烦。

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　　四是 运行速度慢，这个比较好理解。如果不对架构进行梳理，代码就会越来越多，越来越复杂，相比之下，运行速度就会变慢。

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　　五是 僵尸逻辑，计算机里面有个概念叫僵尸代码，就是写了好多代码，然后突然觉得没用，全部注掉了，或者写完从来没调用过，这叫僵尸代码。僵尸逻辑与之意思相近，就是系统开始时，逻辑是有效的，但随着业务发展，发现该逻辑已经无效甚至起反作用。比如曾经重点加权的业务，现在可能需要降权，这个逻辑可能存在于代码链条的某一环节，可能非常难找，这个问题就叫做僵尸逻辑。

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　　六是 算法实验支持不足，最初，可能需要通过调参调优提升推荐系统的效果。但如果架构十分混乱，实验将很难流程化，配制化。这时，需要人工干预，而人工干预会影响迭代速度，进而影响整个推荐系统的效果提升。

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　　上述提到的问题比较多，无法使用统一的方法解决。但我可以给出我在架构设计上的一些思考，其实就是架构的设计原则，我自己总结了一个哈希表原则。哈希表大家都学过，我认为它和架构设计过程非常相像。哈希表一般会有初始大小，初始大小其实很任性，就是随便设置的一个数，它对应着架构的初始结构。第一版代码其实不用考虑特别复杂的架构，也并没有特别多的内容进行填充，只是搭一个架子而已。
　　哈希表出来之后，在数据查询方面可能会遇到碰撞冲突。我觉得它对应架构设计中的特殊处理，也就是说，现在的架构无法把所有逻辑放到合适的位置上，这时就需要做特殊处理。抽象地讲，特殊处理和碰撞冲突非常相像，哈希表十有八九会发生碰撞，即使只插了两个数据也有可能发生碰撞，哈希表通过参数衡量碰撞程度，这个指标就是填充因子。填充因子小的话，哈希表会特别空，碰撞会特别小，但会浪费大量空间。在架构设计里，一开始就设计大而全的架构，实际上是没有意义的，因为你可能达不到那样的业务复杂度。所以不论大小，找到合适的填充因子才是最重要的。
　　确定好填充因子之后，可能就会涉及到扩容问题，这里有一个扩容策略，有一些简单的扩容原则，这时会对应所谓的升级策略。升级和扩容最主要还是针对各自的业务特点，所以我就介绍一下，以什么角度来思考这个问题。

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　　用这张图来代表当当现在的架构，最底层是商品信息和用户行为信息，上层统一做一个预处理，不要在算法中单独做这件事情，再往上就到了算法层，也就是推荐系统层，用不同的逻辑计算推算结果，业务规则要单独拎出来，这样可以保证算法比较纯净。之后是算法融合层，其实对应的就是现在比较流行的召回运用，策略不同的算法对应不同的召回策略，在融合层进行合并。再往上就是推荐排序层，用一些方法对相关度进行排序，最后展示给用户。到这里还没有结束，还需要经过业务过滤层才能得到最终的推荐数据，因为随着业务复杂度的增加，肯定要有专门的形式化的入口留给业务，而不是拿出一串代码就去改，而是留出一个结构化系统化的入口，最终就可以得出推荐结果了。
　　同时，这一整套可以通过控制中心复制到多个推荐模块上，这样就不需要为每个模块单独写了。前一段时间看了一篇与架构设计有关的文章，这本书表达的观念是，第一个架构一定是under-designed ，就是没有设计，比较乱的。在这之后，你十有八九会设计出一个over- designed的系统，就是可能会设计过度，没有贴近自己的业务。
　　优化的方向总结起来就是，先提炼问题，总结问题类型，抽象出来，扩展泛化，泛化问题解决方案。优化之后就会相应地解决一些问题，比如运行链条会缩短，并且趋于统一;排序规则会变得比较透明，内部排序，融合排序和统一排序相结合，基于学习算法层次做统一排序，因为单独的算法排序会有很多问题，比如每个算法的考虑因素不一样等。同时，可以在融合层记录一些血统信息，留作日后分析，还可以做一些针对性的性能优化。一旦整个架构变得清晰，就可以很准确地进行测试，有针对性地优化，而不是很无脑地优化整个流程。其实我们的优化准则永远是找出第一大问题，再进行优化。下面谈一些我们的经验和教训。

张相於：当当推荐数据系统架构实践

　　推荐系统虽然变得很复杂，但总体就是对算法调优，然后变成好多算法，架构不行就换架构这样一个思路。而且架构是水到渠成的，不是杞人忧天，不要过度设计算法。避免拿来主义，还是要探索自身特点。互联网时代，技术发展相对较快，也比较前进，这就容易产生浮躁的氛围，不要看到好的技术，立马就拿来用，先审视是否符合自己的业务特点，毕竟我们真正的目的还是要提升业务。另外，不要怕混乱，混乱其实代表着存在发展空间。最后，快速生长，逐步重构，也是每一个推荐系统和软件工程系统需要遵循的特点。
　　今天的分享到此结束，谢谢大家!