深解京东个性化推荐系统演进史

关键技术

推荐系统涉及的技术点比较多，考虑到篇幅有限，这里重点介绍个性化推荐中比较重要的部分。

推荐引擎

个性化推荐系统的核心是推荐引擎，推荐引擎的一般处理过程是召回候选集，进行规则过滤，使用算法模型打分，模型融合排序，推荐结果多样化展示。主要使用的技术是机器学习模型，结合知识图谱，挖掘商品间的关系，按用户场景，通过高维特征计算和海量召回，大规模排序模型，进行个性化推荐，提升排序效果，给用户极致的购物体验。

推荐引擎处理逻辑主要包括分配任务，执行推荐器，合并召回结果。推荐器负责召回候选集、业务规则过滤、特征计算、排序等处理。推荐引擎技术架构如图 7 所示。

图7　推荐引擎技术架构

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。

推荐器。推荐引擎的核心执行组件，获取个性化推荐结果，推荐器的实现如图 8 所示。

图8　推荐器架构

• 召回阶段。获取候选集，一般从基于用户画像、用户偏好、地域等维度进行召回，如果是新用户的召回资源不够，会使用冷启动服务进行召回。

• 规则过滤阶段。对人工规则、一品多商、子母码、邮差差价等进行过滤。

• 特征计算阶段。结合用户实时行为、用户画像、知识图谱、特征服务，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打分，根据召回源和候选集的分值，按一定的策略对候选集进行重新排序。

合并。归并多个推荐器返回的推荐结果，按业务规则进行合并，考虑一定的多样性。举例来说，京东App首页“猜你喜欢”的实现过程如图 9 所示。首先根据用户画像信息和用户的近期行为及相关反馈信息，选择不同的召回方式，进行业务规则过滤；对满足要求的候选商品集，提取用户特征、商品特征、用户和商品的交叉特征；使用算法模型根据这些特征计算候选商品的得分；根据每个商品的得分对商品进行排序，同时会丰富推荐理由，考虑用户体验，会对最终排好序推荐结果进行微调整，如多样性展示。

图9　猜你喜欢实现过程图

用户画像

（编辑：东莞站长网）

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