推荐系统——online（上）

框架介绍

上一篇从总体上介绍了推荐系统，推荐系统online和offline是两个组成部分，其中offline负责数据的收集，存储，统计，模型的训练等工作；online部分负责处理用户的请求，模型数据的使用，online learning等。本篇因为online中有比较复杂的ranking，ranking又分为离线训练和online learning，本篇主要介绍online部分的reall，ranking部分下篇介绍。先从整体流程图开始绍，数据流分为两部分：

1. 用户请求数据，一般是由用户下拉刷新或APP发送的默认请求，通过连接网关，请求发送到推进引擎；
2. 用户产生[隐式反馈或显示反馈]¹，这部分数据是由APP从后台收集，通过网关进入flume，然后进入kafka为后面模块使用做准备。

下面会根据这两部分展开讨论。

流量分配

这部分包括流量分配和ABTest两个模块，流量分配模块主要是根据需求来动态进行流量的分配，需要做到线上实时修改实时响应；ABTest是为Web和App的页面或流程设计两个版本（A/B）或多个版本（A/B/n），同时随机的分别让一定比例的客户访问，然后通过统计学方法进行分析，比较各版本对于给定目标的转化效果。你们可能觉得这两个模块功能有些冗余，其实并非如此，有一些单纯营运的需求是不需要进ABTest的。以视频推荐为例解释一下 这个问题，假设营运有这样的需求：“他们根据数据发现，iOS用户观看视频更喜欢购买会员进行免除广告，Andriod用户更倾向于观看网剧”（当然这只是一种假设），所以iOS在进行流量分配的时候会把付费视频比例提高，而Andriod会把原创网剧比例提高。然后新的一种算法或者UI希望知道是否会表现更好，这种情况就需要进行ABTest了，对照组和实验组里面iOS和Android都是包含的。这个部分并非是推荐系统的重点，以后有机会再开专题讲ABTest，所以这里就不再详细介绍了。

推荐引擎

推荐引擎主要就包括，gateway，recall（match），ranking，其中reall主要offline通过各种算法，最经典的就是基于用户行为的矩阵分解，包括itemCF、userCF、ALS，还有基于深度学习的wise&&deep等方法，后面讲offline的时候会着重说各种算法如何使用和适合的场景。

现在我们就默认为，各种算法已经训练完毕，然后会生成一些二进制文件，如下图，这些就是offline算法收敛后的权重向量结果

文件格式都是二进制，打开我们也看不懂，这里就不打开了，如果有人好奇可以私信我。这些产生后，如何到线上使用呢？用最土的办法，通过脚本每天定时cp到线上的server。也可以通过sql或者nosql数据库等方法，但是这个文件一般比较大，图里展示的只是我其中一个实验，日活大约百万级用户的训练结果数据，如果后面用户更多，item更丰富这个文件也就越大，使用数据库是不是好方式有待商榷。

gateway

这个模块只要负责用户请求的处理，主要功能包括请求参数检查，参数解析，结果组装返回。gateway业务比较轻量级，其中只有一个问题就是“假曝光”，假曝光是相对真曝光而言的，真曝光是指推送给用户的内容且用户看到了，假曝光就是指，推送给用户，但是未向用户展示的内容。推荐系统为了避免重复推荐，所以基于UUID存储推荐历史，存储时间是几小时，或者1天，再或几天，这个需要根据各自的业务情况，也要考虑资源库的大小。假曝光的处理可以在gateway中，把推送的message_id在gateway写入到nosql中，然后根据真曝光数据在离线pipeline中可以获取到，在离线pipeline定时运行时把假曝光的message_id的数据归还到recall队列中。

recall

用户请求到recall引擎后，会根据用户行为和相关配置，启动不同的召回器，下发召回任务，用户行为只要是看是否为新用户进冷启动，相关配置可能就是地区，国家等差异。用户的userprofile如果少于几个行为，一般建议为5-10个点击行为，少于这个标准属于冷启动用户，那么在recall manager的队列里只有冷启动召回器和热门召回器。热门召回器是为了保证推荐内容的热门度，而冷启动召回器是保证推荐结果的新鲜度。recall引擎还要负责任务分配，根据推荐场景，按召回源进行任务拆分，关键是让分布式任务到达负载均衡。

在各个召回器返回后recall manager收集返回结果，也就是各个召回器的返回的message_id的倒排队列，然后再进行一次整体的ranking。

下面再展开介绍一下召回器内部框架

• 召回阶段，获取候选集，一般从基于用户画像、用户偏好、热门label等维度进行召回，如果是用户画像中点击少于10个会使用冷启动服务进行召回；

• 过滤阶段，对人工规则，涉黄，政治明感，政策因素，例如最近的未成年孕妇等进行过滤，总之计算保留合法的，合乎运营需要的结果；

• 特征计算阶段，结合用户实时行为、用户画像、知识图谱，计算出召回的候选集的特征向量；

• 排序阶段，使用算法模型对召回候选集进行粗排序，因为一般用户请求10条数据，召回样本大概在200-400个所以在召回器的排序内会进行序列重新调整。

• 调整阶段，在我们系统中调整策略有几十种，需要配合不同的运营需要，例如新闻内网比例要70%，头条的资源占10%，视频推荐中付费比例占40%等，调整可以理解为精细控制的过滤。

现在阶段召回，排序的都是message_id，并没有包含文章内容或是视频信息，这些内容会在ranking后，在detial服务中对推荐的返回结果的进行拼装，detail服务后还会有一层对整体结果的调整，下篇会详细介绍。

PS：最近小红和小熊都在忙着修改冷启动部分，后面会把我们的实践经验分享出来，经过了一个清明假期，更新有些晚了。

我们的文章只会迟到，从不缺席。