推荐系统｜概要_推荐系统的链路

推荐系统的链路

整体框架

推荐系统整体框架由召回、粗排、精排、


每次用户刷新页面，都会产生一个重新从数据库拿数据的流程。
在这个流程中，包括召回、粗排、精排和重排四个阶段。
其中召回会从数据库中使用多个召回通道，从而拿回相当的数据。
这些数据先粗排后精排。在粗排过程中，会给每一个物品/评价进行打分，然后再进一步精排，最后插入广告，来进行最后一步的重排。
（排序意味有相应的关键字用来比较，这里的排序常常是指，用模型去计算结果，然后按结果进行排序）

粗排和精排

粗排和精排都是通过一个神经网络来计算四个初级指标，并将这四个指标糅合成一个分数，来作为这个作品在某个用户内心的预估值，从而方便排序。

重排

所谓用规则打散相似笔记是为了避免同一个界面出现同质化的笔记（即一个界面全是换汤不换药的同一信息），从而导致用户的审美疲劳。
所谓生态要求，就是推送的内容不能一家独大，要照顾好其他品类的笔记和内容。