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一、推荐系统概述

推荐系统的核心预测函数：推荐系统通过整合用户特征(U)、物品特征(I)和场景特征©，计算用户与物品产生有价值连接的可能性分数。
这就是推荐系统工程化面临的核心矛盾：如何在极有限的时间内，从海量的候选中找到最优的推荐结果？
工业界的解决方案是采用分阶段的漏斗式架构，通过“召回-排序-重排”的三层流水线来逐步缩小候选范围，在效率和效果之间找到平衡点。
1. Recall 召回阶段奉行“宁可错杀一千，不可放过一个”的策略，它不追求精准，但求全面。
2. Ranking 排序阶段追求的是预测精度的最大化，计算成本相对较高，但由于候选集已经大幅缩小，整体耗时仍在可接受范围内。
3. Re-Ranking 重排阶段解决的一个关键问题是：预测分数最高的列表，不一定等于用户体验最佳的列表。系统在这个阶段会考虑多样性、新颖性、公平性等因素。
推荐系统的最终目标不是单纯追求技术指标的最大化，而是构建一个能让所有参与方长期受益的健康生态。在这个生态中，存在三个基本支点：用户与创作者、内容、平台。
多样化的内容生产模式：
- UGC（User Generated Content）：普通用户自发创作的内容，具有规模大、个性化强但质量参差不齐的特点。
- PGC（Professionally Generated Content）：专业团队或机构生产的内容，通常制作精良、质量稳定。
- AIGC（AI Generated Content）：借助人工智能技术生成的内容，正在快速发展，能够实现大规模个性化生产。

召回系统——从海量到精选的第一道过滤
- 协同过滤（Collaborative Filtering）是推荐系统的经典起点。
- 向量召回（Embedding-based Retrieval）技术解决了协同过滤面临的稀疏性和扩展性挑战。
- 序列召回（Sequential Retrieval）则关注用户行为的时序特性。
排序系统——精准预测用户偏好的核心引擎
- 特征交叉（Feature Crossing）是排序模型的核心挑战。
- 序列建模在排序阶段同样重要。用户的行为序列蕴含着丰富的时序信息和动态兴趣演化模式。
- 多目标优化（Multi-Objective Optimization）解决了单一指标优化的局限性。
- 多场景建模（Multi-Scenario Modeling）则关注同一平台下不同场景（如首页推荐、详情页推荐、搜索推荐）的差异化建模。
重排系统——优化用户体验的最后一环
- 贪心重排策略是重排算法的经典方法。
- 个性化重排策略则考虑不同用户对多样性的不同需求。
前沿趋势——推荐系统的未来方向
- 偏差消除（Debiasing）解决推荐系统中的各种偏差问题。
- 冷启动问题（Cold Start Problem）始终是推荐系统面临的核心挑战，我们将探讨如何为新用户和新物品提供有效推荐。
- 生成式推荐（Generative Recommendation）代表了推荐系统的新范式，通过大语言模型等生成式AI技术，推荐系统正在从传统的“检索+排序”模式向“理解+生成”模式转变。

二、召回模型

召回系统是推荐漏斗的第一个环节，需要在有限延迟内从海量候选中筛选出千级规模的初选集合，为后续排序提供高质量输入。

本章围绕三条主线展开：

协同过滤通过物品或用户的相似性建模刻画关系（ItemCF与Swing改进物品相似度；UserCF与矩阵分解开启向量化表示）；

向量召回将用户与物品映射到统一嵌入空间，支持 I2I 与 U2I 的高效向量检索；

序列召回关注用户行为的时序性，通过兴趣建模与序列预测提升相关性。