工业级推荐系统召回方法概览

工业界推荐系统的召回一般是做成多路召回，不同的召回通路侧重不同的内容或功能，亦或是采用不同的召回算法、策略来实现，从而尽可能全面地将user感兴趣的item召回出来。

从功能来看，典型的比如新品召回、热门召回等；

从常用的方法来看，有协同过滤、向量化召回等；

另外，召回算法的思路也一般可分为U2I、I2I、U2U2I、U2I2I等。

以目前工业界主流的向量化召回为例，设计召回算法时一般需要从模型、数据、特征、训练方式、线上服务方式以及离线、在线评估指标等方面进行考虑。

业界有很多典型的召回方案，例如百度提出的莫比乌斯[1，2]、阿里提出的Swing[3，4，5，6]、TDM[7，8，9，10，11，12]以及二向箔[13，14]等。

 

参考

1. 百度莫比乌斯论文：http://research.baidu.com/Public/uploads/5d12eca098d40.pdf
2. 莫比乌斯相关博客：百度凤巢提出新一代广告召回系统MOBIUS，技术深度解读_大数据_InfoQ精选文章
3. Swing训练：swing训练_机器学习PAI-阿里云帮助中心
4. Swing推荐：swing推荐_机器学习PAI-阿里云帮助中心
5. 阿里Swing论文：https://arxiv.org/abs/2010.05525
6. 阿里飞猪Swing博客：Swing算法介绍、实现与在阿里飞猪的实战应用 - 知乎
7. 阿里TDM代码：https://github.com/alibaba/x-deeplearning/wiki/深度树匹配模型(TDM)
8. 阿里TDM1.0论文：https://arxiv.org/abs/1801.02294
9. 阿里TDM2.0论文：https://arxiv.org/abs/1902.07565
10. 阿里TDM3.0论文：https://arxiv.org/abs/2006.15408
11. 阿里TDM博客：阿里妈妈深度树检索技术（TDM）及应用框架的探索实践_技术管理_DataFunTalk_InfoQ精选文章
12. 阿里TDM博客：阿里深度树匹配召回体系演进 - 知乎
13. 阿里二向箔论文：https://arxiv.org/abs/2202.10226
14. 阿里二向箔博客：TDM到二向箔：阿里妈妈展示广告Match底层技术架构演进 - 知乎