3.3 离线召回与排序介绍

学习目标

目标
- 了解召回排序作用
- 知道头条推荐召回排序设计
应用
- 无

3.3.1 召回与排序介绍

召回：从海量文章数据中得到若干候选文章召回集合(数量较多)

排序：从召回集合中读取推荐文章，构建样本特征进行排序过滤筛选

3.3.1.1 黑马召回与排序业务流程

3.3.2 黑马头条推荐的召回排序设计

匿名用户：
- 通常使用用户冷启动方案，区别在于user_id为匿名用户手机识别号(黑马头条不允许匿名用户)
所有只正针对于登录用户：
用户冷启动（前期点击行为较少情况）
- 非个性化推荐
  - 热门召回：自定义热门规则，根据当前时间段热点定期更新维护人点文章库
  - 新文章召回：为了提高新文章的曝光率，建立新文章库，进行推荐
- 个性化推荐：
  - 基于内容的协同过滤在线召回：基于用户实时兴趣画像相似的召回结果用于首页的个性化推荐
后期离线部分（用户点击行为较多，用户画像完善）
- 建立用户长期兴趣画像（详细）：包括用户各个维度的兴趣特征
- 训练排序模型
- LR模型、FTRL、Wide&Deep
- 离线部分的召回：
  - 基于模型协同过滤推荐离线召回：ALS
  - 基于内容的离线召回：或者称基于用户画像的召回