一文看懂推荐系统：概要02：推荐系统的链路，从召回粗排，到精排，到重排，最终推荐展示给用户

一文看懂推荐系统：概要02：推荐系统的链路，从召回粗排，到精排，到重排，最终推荐展示给用户

提示：最近系统性地学习推荐系统的课程。我们以小红书的场景为例，讲工业界的推荐系统。
我只讲工业界实际有用的技术。说实话，工业界的技术远远领先学术界，在公开渠道看到的书、论文跟工业界的实践有很大的gap，
看书学不到推荐系统的关键技术。
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王树森娓娓道来**《小红书的推荐系统》**
GitHub资料连接：http://wangshusen.github.io/
B站视频合集：https://space.bilibili.com/1369507485/channel/seriesdetail?sid=2249610

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提示：文章目录

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推荐系统的链路

我们继续学习推荐系统的基本概念。

这节内容是推荐系统的链路。

推荐系统的链路分为召回、粗排、精排、重排

这节课只是简单介绍一下，后面的课程会详细讲解每个环节。

第一步是召回，从物品数据库中快速取回一些物品，
比如小红书有上亿篇笔记，当用户刷新小红书的时候，
系统会同时调用几十条召回通道，每条召回通道取回几十到几百篇笔记，一共取回几千篇笔记。

做完召回之后，接下来要从几千篇笔记中选出用户最感兴趣的。

下一步是粗排，用规模比较小的机器学习模型，给几千篇笔记逐一打分，
按照分数做排序和截断，保留分数最高的几百篇笔记，

再下一步是精排。这里要用大规模的深度神经网络给几百篇笔记逐一打分。
精排的分数反映出用户对笔记的兴趣，在精排之后可以做阶段，也可以不做其他的操作。

我们小红说的精排不做其他阶段，所有这几百篇笔记都带着精排，分数进入重排。

重排是最后一步。这里会根据精排分数和多样性分数做随机抽样，得到几十篇笔记，
然后把相似内容打散，并且插入广告和运营内容，展示给用户。

这就是推荐系统的大致情况，下面会具体讲解这几个环节。

推荐系统的目标是从物品的数据库中选出几十个物品展示给用户。
在我们小红书的场景下，物品就是笔记。

我们一共有几亿篇笔记推荐系统电路上的第一环是召回，就是从笔记数据库中快速取回一些笔记。
在实践中，推荐系统有很多条召回通道。

常见的包括系统过滤、双塔模型、关注的作者等等。

比如小红书的推荐系统有几十条召回通道，每条召回通道取回几十到几百篇笔记，这些召回通道一共会返回几千篇笔记，
然后推荐系统会融合这些笔记，并且做去重和过滤。
过滤的意思是排除掉用户不喜欢的，作者不喜欢的，笔记不喜欢的话题，找回几千篇笔记之后，下一步是做排序。

排序要用机器学习模型预估用户对笔记的兴趣，保留分数最高的笔记。
如果直接用一个大规模的神经网络逐一对千篇笔记打分，花费的代价会很大。

为了解决计算量的问题，通常把排序分为粗排和精排这两步。

粗排用比较简单的模型快速给几千篇笔记打分，保留分数最高的几百篇笔记。
精排用一个较大的神经网络给几百篇笔记打分，精排模型比粗牌模型大很多，用的特征也更多，

所以精排模型打的分数更可靠，但是精排的计算量很大。
这就是为什么我们先用粗排做筛选，然后才用精排，这样做可以比较好的平衡计算量和准确性。

做完粗排和精排得到几百篇笔记，每篇笔记有一个分数，表示用户对笔记的兴趣有多高，
可以直接把笔记按照模型打的分数做排序，然后展示给用户。

但此时的结果还存在一些不足，需要做一些调整。

这一步叫做重排，重排主要是考虑多样性，
要根据多样性做随机抽样，从几百篇笔记中选出几十篇，
然后还要用规则把内容相似的笔记打散。

稍后我会解释重排，重排的结果就是最终展示给用户的物品，
比如把前80的物品展示给用户，其中包括笔记和广告。

我说一下，这里的数字都是我随便说的，我不太方便讲小红书真实的数字，
下面我要简要介绍一下粗排和精排的模型，粗牌和精排非常相似，
唯一的区别就是精排模型更大，用的特征更多。

模型的输入包括用户特征、候选物品的特征，还有统计特征。

假如我们想要判断小王同学是否对某篇笔记感兴趣，我们就要把笔记的特征、小王的特征，还有很多统计特征输入神经网络。

神经网络的结构各种各样，这里就不展开讲了，留到后面的课程再说。
神经网络会输出很多数值，比如点击率、点赞率、收藏率、转发率，这些数值都是神经网络对用户行为的预估。

这些数值越大，说明用户对笔记越感兴趣，
最后把多个预估值做融合，得到最终的分数。
比如求加权和这个分数决定了笔记会不会被展示给用户，以及笔记展示的位置是靠前还是靠后。

请注意，这只是对一篇笔记的打分粗排，要对几千篇笔记打分，精排要对几百篇笔记打分。
每篇笔记都有多个预估分数，融合成一个分数，作为你这篇笔记排序的依据。

推荐系统链路上的最后一环是重排，重排最重要的功能是多样性抽样。
需要从几百篇笔记中选出几十篇笔记，常见的方法有MMR和DPP抽样的时候有两个依据，
一个依据是精排分数的大小，另一个依据是多样性。

做完抽样之后，会用规则打散相似内容。
我们不能把内容过于相似的笔记排在相邻的位置上。
举个例子，根据金牌得到的分数，排前五的笔记全都是NBA的内容，这样就不太合适。
即使用户是个篮球迷，他也未必希望看到同质化的内容。

如果排第一的是NBA的笔记，那么接下来几个位置就不能放NBA的内容，相似的笔记会往后挪。

重排的另一个目的是插入广告和运营，推广的内容还要根据生态的要求调整排序，比如不能连接出很多美女图片。

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okay总结一下这节内容，这节课简要介绍推荐系统的链路：

链路上的第一环是召回，我们有很多条召回通道，从上亿篇笔记中快速取回几千篇笔记作为候选集，
然后让排序决定该把哪些笔记曝光给用户，以及展示的顺序是什么，排序分为几步。

首先是粗排，用小规模的神经网络给几千篇笔记打分，选出分数最高的几百篇送入精排。
当然，这里也会用一些规则保证进入精排的笔记具有多样性。

接下来是精排，用大规模神经网络给粗排选出的几百篇笔记打分，打完分之后，不需要做排序和阶段。

这几百篇笔记会带着精排，分数全都进入重排、重排会做多样性抽样，从几百篇笔记中选出几十篇。
然后用规则打散，并且插入广告和运营内容。
重排的规则非常复杂，有好几千行代码，

整条链路上召回的粗排是最大的漏斗。他们让候选笔记的数量从几亿变成几千，然后变成几百。
当候选笔记只有几百篇的时候，才能用大规模的神经网络做精排，才能用DPP这样的方法做多样性抽样。
如果笔记的数量太大，就不可能用大规模神经网络和DPP。

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总结

提示：如何系统地学习推荐系统，本系列文章可以帮到你

（1）找工作投简历的话，你要将招聘单位的岗位需求和你的研究方向和工作内容对应起来，这样才能契合公司招聘需求，否则它直接把简历给你挂了
（2）你到底是要进公司做推荐系统方向？还是纯cv方向？还是NLP方向？还是语音方向？还是深度学习机器学习技术中台？还是硬件？还是前端开发？后端开发？测试开发？产品？人力？行政？这些你不可能啥都会，你需要找准一个方向，自己有积累，才能去投递，否则面试官跟你聊什么呢？
（3）今日推荐系统学习经验：推荐系统的目标是从物品的数据库中选出几十个物品展示给用户，推荐系统的链路分为召回、粗排、精排、重排，为了解决计算量的问题，通常把排序分为粗排和精排这两步。