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用2张图带大家看懂今日头条推荐系统

时间:2021-07-29 00:04作者:亚美

本文摘要:推荐系统的“前身”2016年,腾讯以80亿美元估值投资今日头条,效果大家都知道,张一鸣拒绝了腾讯的投资,现在大家也知道,字节跳动估值750亿美元,这一切,推荐系统功不行没。因为搜索引擎和推荐系统太相似,相对来说也更简朴(勿喷),所以我们先来相识一下搜索引擎。 至于搜素引擎是不是推荐系统的前身,我很懒,没有考察。如上图,搜索引擎分成为离线部门和在线部门,每一部门有差别的使命。简朴来说,搜索引擎的离线部门,专注于内容的搜集和处置惩罚。

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推荐系统的“前身”2016年,腾讯以80亿美元估值投资今日头条,效果大家都知道,张一鸣拒绝了腾讯的投资,现在大家也知道,字节跳动估值750亿美元,这一切,推荐系统功不行没。因为搜索引擎和推荐系统太相似,相对来说也更简朴(勿喷),所以我们先来相识一下搜索引擎。

至于搜素引擎是不是推荐系统的前身,我很懒,没有考察。如上图,搜索引擎分成为离线部门和在线部门,每一部门有差别的使命。简朴来说,搜索引擎的离线部门,专注于内容的搜集和处置惩罚。

搜索引擎通过网络爬虫抓取网站上的原始内容,并将内容建设索引。这些内容会凭据搜索系统的差别要求建设差别的索引体系,好比新闻类型的内容,会建设时效性的索引数据。搜索引擎的在线部门,卖力响应用户的搜索请求,完成内容的筛选和排序,并将最终效果返回给用户。

我们举一个例子来说明这个流程:用户在搜索引擎输入一个关键词NBA,搜索引擎搜索会对关键词举行分析、变换、扩充和纠错等处置惩罚,好比发现美职篮与NBA是同义词,就会将其扩充。接下来,搜索引擎会通过多种方式从差别索引数据获得候选集,这个环节叫召回。获得候选集后,搜索引擎通过更精致的盘算模型对每一篇候选内容举行分值盘算,对候选集的每一项举行排序。

这个时候,还不能将效果展示给用户,需要经由规则干预这一历程。这个历程服务于特定的产物目的。如果有这样一条“官方网站掩护规则,确保所有品牌搜索词都可以优先返回官网”,则此时就会将官网插入并置顶,最后再将效果展示给用户。

此时,搜索引擎的事情还未竣事。搜索引擎会凭据用户的点击反馈去优化排序模型。好比,大部门用户都没有点击文章10,则文章10后续就不会获得更靠前的展现位置。对以上两图举行总结就是下图,就是想让你们看的第一张图:今日头条的推荐系统通过上“一”张图,我们明确了搜索引擎的原理(无论怎样我都市装作你看懂了),现在日头条的这张图,就是比上图上多了一笔,思量到这两张图高度相似,我这么懒的人,固然是不会去画的了,你们发挥想象吧。

其实,推荐系统也有离线部门和在线部门。上图(那不是图,是PNG)即是推荐系统的离线部门,与搜索引擎大同小异。和搜索引擎一样,推荐系统也需要获取内容。推荐系统通过数据库导入、协议同步和用户提交等方式获取推荐内容。

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区别于搜索引擎,推荐系统获取内容的方式较多,且内容的结构化水平要远胜于搜索引擎爬虫抓取的内容。推荐系统也需要将待推荐的内容举行索引化处置惩罚,这一点与搜索引擎较为相似。

推荐系统的维度会更多。接下来,就是推荐系统的在线部门了。天啊,看到上图,发现推荐系统真的和搜索引擎太像了,就多了一笔。搜索引擎的输入为用户的搜索关键词,推荐系统同样需要输入,只是这个历程用户没有感知,对推荐系统来说,它的输入为场景信息,好比时间、所在和设备等。

搜索引擎获得输入后,会举行关键词处置惩罚,对于推荐系统来说,会举行用户画像查询。这个案例中,推荐系统相识到,该用户在实体词维度,对NBA感兴趣,在分类维度,对体育和科技感兴趣。查询到用户画像后,推荐系统就进入召回环节。

它通过多种方式,凭据用户画像查询效果“NBA、体育和科技”,从差别索引数据里获得候选荟萃。在召回完成后,和搜索引擎一样,推荐系统根据预定预估目的对候选集举行排序。同样,推荐系统也需要经由规则干预步骤后,才会将最终效果展示给用户。

对于最后一步,用户的种种行动行为,在搜索引擎里,会连续优化排序模型,在推荐系统里,还会连续革新自身的画像。对以上两图举行总结就是下图,就是想让你们看的第二张PNG(图):推荐系统的本质通过对搜索引擎和推荐系统的两张图,我们大致明确了推荐系统是怎么个一回事。实际上,推荐系统是一个计谋行为。

对于计谋,他有四要素,划分是:待解决问题输入(影响解决方案的因素)盘算逻辑(将输入转换成输出的规则)输出(详细的解决方案)对于今日头条来说:它待解决的问题是“从海量的内容中,找到用户喜欢的内容”;他的输入是“用户画像和内容特征”;盘算逻辑:将这些内容特征按一定规则转化为喜欢度;输出:将内容按喜欢度从高到低排序。


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