亞馬遜的CEO Jeff Bezos曾經(jīng)說過，他的夢想是“如果我有100萬個用戶，我就要為他們做100萬個亞馬遜網(wǎng)站”。而智能推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)，就是為了實現(xiàn)這個夢想，智能推薦系統(tǒng)解決的是一個信息比對的問題，怎么樣基于用戶的信息和商品的信息去做一個更好的匹配，為每一個用戶實現(xiàn)個性化的推薦結(jié)果，這是推薦系統(tǒng)要解決的問題。從“千人一面”到“千人千面”，這個世界因智能推薦系統(tǒng)變得更人性化、更豐富、更美好。

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推薦系統(tǒng)=推薦算法+系統(tǒng)工程

《個性化推薦系統(tǒng)開發(fā)指南》這本電子書基于PAI構(gòu)建企業(yè)級推薦系統(tǒng)，從推薦算法開始，到系統(tǒng)工程問題講解，教你構(gòu)建一個完整的推薦系統(tǒng)。

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目錄

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什么是推薦系統(tǒng)

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，人們可以涉獵到更多的資訊。比如說進(jìn)入到一個淘寶的平臺，有非常多的商品，如何將適合用戶的商品去觸達(dá)他，是淘寶需要解決的一個問題。本質(zhì)上，推薦系統(tǒng)解決的是一個信息比對的問題。怎么樣基于用戶的信息和商品的信息去做一個更好的匹配，這是推薦系統(tǒng)要解決的問題。

常見的推薦業(yè)務(wù)場景有兩個。一個是基于搜索Query的推薦，比如說，在淘寶平臺購買一件商品，Query推薦要基于用戶的購買偏好，還有商品的屬性去做一個匹配。另一個是基于用戶和商品屬性的Feed流的推薦，我們采用機器學(xué)習(xí)推薦模型，它既要學(xué)習(xí)用戶，也要學(xué)習(xí)商品的屬性。

推薦系統(tǒng)召回算法

召回算法的作用是從海量待推薦對象中抽選出待排序的候選集。

下面是目前比較流行的4個算法。

• 協(xié)同過濾：基于統(tǒng)計的方式找到相似的item關(guān)聯(lián)關(guān)系以及user-item的關(guān)聯(lián)關(guān)系
• GraphSage：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)召回算法，基于深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建的圖算法。可以基于用戶和商品特征及行為產(chǎn)出user embedding和item embedding。

推薦系統(tǒng)排序算法

排序算法的作用是針對推薦的候選集進(jìn)行用戶興趣從強到弱的排序，通常使用機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的二分類算法解決該問題。

目前比較經(jīng)典的排序算法是下面列的這4種。

• 一、邏輯回歸是應(yīng)用非常廣泛的一種算法。它是目前業(yè)內(nèi)最經(jīng)典的線性二分類算法，特點是容易上手，對于計算力要求低，模型可解釋性好。
• 二，FM算法近一兩年來，在很多客戶的場景中都得到大規(guī)模的應(yīng)用，效果也不錯。它是通過內(nèi)積的方式增強特征的表現(xiàn)力。

推薦系統(tǒng)線上服務(wù)編排

1、業(yè)務(wù)場景：客戶業(yè)務(wù)潮汐效應(yīng)很明顯，業(yè)務(wù)高峰基本集中在中午和晚上。
2、方案：基于高擴展彈性業(yè)務(wù)場景，采用阿里云ACK構(gòu)建整體推理架構(gòu)。
3、調(diào)用流程：

• 多路召回：物品協(xié)同過濾，語義召回，熱門及運營策略召回取回上千條候選集。
• 曝光去重：基于該用戶閱讀歷史，去掉已經(jīng)曝光內(nèi)容，去掉基于運營策略不能推薦的內(nèi)容（敏感內(nèi)容）。
• 排序：推理模塊調(diào)用排序過程時根據(jù)用戶id及物料id，獲取用戶特征及物料特征（Redis）后，分批調(diào)用PAI-EAS服務(wù)返回排序結(jié)果。

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作者介紹
阿里云人工智能產(chǎn)品專家傲海，長期從事人工智能平臺產(chǎn)品能力建設(shè)和商業(yè)化業(yè)務(wù)。伴隨阿里云機器學(xué)習(xí)PAI平臺從零起步，逐漸成為IDC、Forrester認(rèn)證的國內(nèi)領(lǐng)先的商業(yè)化人工智能平臺之一。《機器學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用》書作者，阿里云大學(xué)講師。

原文鏈接
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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結(jié)

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