推荐系统构成与基本问题
推荐系统由用户、平台和内容构成，形成推荐策略与用户反馈闭环以及内容生态与分发反馈闭环。推荐系统的主要基本问题包括资源流量分布、新冷资源启动、内容生命周期、主要兴趣覆盖、兴趣记忆变迁、实时意图捕捉、潜在兴趣探测、长/短期兼顾、可解释型优化、多目标间平衡以及可评估性挑战等。这些问题涉及资源侧、用户侧和目标侧的逐层交叉依赖和推荐系统偏置。
资源流转与用户转化过程
资源流转与用户转化过程包括三个阶段：基于兴趣用户的新资源试投、基于优质资源的冷用户转化、基于优质资源的潜在兴趣拓展。通过这些过程，新用户兴趣得以培养，用户黏性得以提升，优质资源得以高效利用。
内容理解的技术抽象
内容理解的技术抽象包括语义化体系、模型化解读、基础表征、需求识别与设计、落地与持续进化以及问题识别与定义等环节。以奥特曼为例，通过实体强化、语义向量化、Transformer编码块等技术实现内容的深度理解和建模。
实时跟随与资源协同
实时跟随与资源协同通过内容协同、后验强化和行为共现等方式实现。内容协同确保内容一致性，过滤误召回，强化有效内容关联，扩展内容关联优势。行为共现则通过序列编码和推荐技术，捕捉用户实时意图，实现精准推荐。
序列编码与推荐
序列编码与推荐通过Transformer Blocks、Embedding层、Layer normalization等技术实现。通过序列编码，模型能够捕捉用户兴趣的长期记忆和多层多粒度依赖，实现更精准的推荐效果。
主题兴趣的序列化与长期记忆
主题兴趣的序列化与长期记忆通过用户兴趣、资源、随机先验和长期兴趣的整合实现。每个模型都是下一个模型的先验，形成持续进化的推荐系统。
资源协同与主题自动聚合
资源协同与主题自动聚合通过基于消息队列的实时推荐流程实现。这一流程确保资源的高效协同和主题的自动聚合，提升推荐系统的整体性能。
非一致多目标之间的冲突与融合策略
多目标的构成包括漏斗转化路径、目标行为类型和待排候选等。融合策略的基本原则是基础表达共享、目标间依赖控制和分场景定制。模型框架通过同级间线性加权、漏斗间敏感区间分段依次排序得分等策略实现多目标的融合。
评估挑战——AB的可测与不可测问题
AB实验的三个阶段包括小流量阶段、扩量阶段和留量观察阶段。主要问题在于新模型在旧语料学习得到、扩量阶段导致语料发生变化以及语料变化影响旧模型效果。严格可测条件包括不迭代、少摇摆、单变量、可衡量等。评估挑战涉及用户分群、资源分布、模型自身的可解释性和模型效果的可解释性等。
核心观点与结论
推荐系统通过资源流转与用户转化过程、内容理解的技术抽象、实时跟随与资源协同、序列编码与推荐、主题兴趣的序列化与长期记忆、资源协同与主题自动聚合、非一致多目标之间的冲突与融合策略以及AB的可测与不可测问题等环节实现高效推荐。评估挑战和解决方案对于提升推荐系统的性能和用户体验具有重要意义。
