在當今信息爆炸的時代，推薦系統(tǒng)扮演著至關重要的角色，它能夠幫助用戶從海量的信息中迅速篩選出感興趣的內(nèi)容，同時也助力企業(yè)提升用戶體驗與業(yè)務收益。而粗排、精排與重排作為構建高效推薦系統(tǒng)的關鍵步驟，如同三部曲一般，奏響了精準推薦的樂章。本文將以達觀智能推薦為例，深入探討這三個環(huán)節(jié)的算法原理、算法組合與優(yōu)化的實踐案例以及推薦系統(tǒng)效果評估與提升的相關內(nèi)容。
一、粗排、精排與重排算法原理
（一) 粗排算法原理
粗排是推薦系統(tǒng)中的第一道關卡，其主要目的是在海量的候選集中快速篩選出一批相對有潛力的候選項，以減少后續(xù)計算的壓力。
達觀智能推薦在粗排階段常采用基于規(guī)則或者簡單模型的方法。例如，基于一些統(tǒng)計特征和簡單的機器學習模型進行初步篩選。從統(tǒng)計特征角度來看，可以統(tǒng)計物品的熱度，像電商平臺中商品的銷量、點擊量等，優(yōu)先將熱門的商品保留下來；同時也會考量用戶歷史行為與候選物品的相關性，比如用戶過去瀏覽過的商品類別，將同類別或相關度較高的商品納入粗排結果中。
簡單的機器學習模型如邏輯回歸也可應用于此，它可以根據(jù)已有的用戶行為數(shù)據(jù)學習特征之間的關系，快速判斷候選物品進入下一輪篩選的可能性。粗排算法的特點在于速度快、計算資源消耗相對較少，能夠在短時間內(nèi)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，雖然其精準度相對有限，但為后續(xù)的精排奠定了基礎。
（二）精排算法原理
精排則是在粗排的基礎上，對篩選后的候選項進行更細致、更精準的排序。這個階段往往會運用復雜的深度學習模型或者集成學習模型等，以追求更高的推薦準確性。
以達觀數(shù)據(jù)應用的深度學習模型為例，多層感知機（MLP）可以對用戶特征和物品特征進行深度融合與學習，挖掘出隱藏在其中的復雜關系。比如在新聞推薦中，它不僅能考慮用戶日常瀏覽新聞的主題偏好，還能分析出用戶對于不同寫作風格、新聞來源等更細微層面的喜好，同時結合新聞本身的內(nèi)容特征、時效性等多維度因素，對每一條新聞進行精確的打分評估，從而排出更符合用戶真實興趣的順序。
集成學習模型如梯度提升樹（GBDT）與線性模型結合的方式（如GBDT+LR）也常用于精排階段，GBDT能夠自動進行特征組合與篩選，挖掘出更有價值的特征組合，再將這些特征輸入到LR中進行最終的概率預測，以此提升推薦的精準度，讓推薦結果更貼合用戶需求。
（三）重排算法原理
重排是推薦系統(tǒng)的最后一道防線，它會綜合考慮更多的業(yè)務規(guī)則、用戶實時反饋以及多樣性等因素，對精排后的結果進行調(diào)整優(yōu)化。
達觀數(shù)據(jù)在重排階段會注重多樣性的保證，例如在視頻推薦系統(tǒng)中，不能僅僅依據(jù)精排的結果一直推薦同類型的視頻，即使這些視頻得分很高，但會導致用戶視覺疲勞。所以會通過一些算法來調(diào)整，如基于內(nèi)容的多樣性算法，計算視頻之間的內(nèi)容相似度，盡量使推薦的視頻涵蓋不同的主題、風格等，增加用戶看到不同類型優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的機會。
同時，還會考慮用戶的實時反饋，比如用戶剛剛點擊了某個不感興趣的視頻，重排階段就會及時將類似的視頻往后排或者剔除，并且結合業(yè)務規(guī)則，像對于一些付費推廣的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，在符合用戶興趣大致方向的前提下，合理地將其安排在合適的推薦位置，提升平臺的商業(yè)價值與用戶體驗。
二、算法組合與優(yōu)化實踐案例
（一） 零售推薦場景案例
在達觀數(shù)據(jù)助力的某零售平臺推薦系統(tǒng)中，粗排階段首先通過統(tǒng)計商品的近期銷量、瀏覽量以及用戶收藏量等數(shù)據(jù)，結合簡單的協(xié)同過濾模型，快速篩選出與用戶歷史購買或瀏覽商品相關且熱度較高的商品，將候選商品數(shù)量從海量減少到幾千個量級。
進入精排環(huán)節(jié)，運用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，融合用戶的年齡、性別、購買歷史、瀏覽行為等多維度特征以及商品的類別、價格、品牌、評價等特征，對這幾千個商品進行精準打分排序，挖掘出用戶最有可能購買的商品列表。
而在重排階段，考慮到商品的多樣性，避免推薦過多同類型的商品，通過計算商品之間的相似度，調(diào)整推薦順序，確保用戶看到不同品類的商品。同時，依據(jù)平臺的促銷活動規(guī)則，將參與活動的商品合理地往前排，吸引用戶點擊購買，經(jīng)過這樣的算法組合與優(yōu)化，該電商平臺的推薦點擊率提升了約 30%，用戶購買轉(zhuǎn)化率也提高了 20%左右。
（二）內(nèi)容推薦場景案例
以達觀智能推薦應用于某資訊類平臺為例，粗排時根據(jù)資訊的熱度（如閱讀量、點贊數(shù)等）以及用戶過往瀏覽資訊的主題分類，用邏輯回歸模型快速篩選出一批可能感興趣的資訊文章。
精排階段采用了Transformer 架構的深度學習模型，深入分析用戶閱讀資訊的時長、閱讀時段、評論互動情況等行為特征，結合文章的內(nèi)容深度、作者影響力等因素，對篩選后的文章進行精細排序。
重排階段，為了保證內(nèi)容的多樣性，防止用戶總是看到同一主題的資訊，采用基于標簽的多樣性算法，確保推薦的文章涵蓋不同領域、不同視角的內(nèi)容。并且根據(jù)用戶實時的閱讀反饋，如對某一文章點擊了不喜歡按鈕，立即調(diào)整后續(xù)推薦內(nèi)容，不再推薦類似主題的文章。通過這套算法組合與優(yōu)化，該資訊平臺的用戶平均閱讀時長增加了約 25%，用戶留存率也有了顯著提升。
三、推薦系統(tǒng)效果評估與提升
（一）效果評估指標
對于推薦系統(tǒng)整體效果的評估，達觀智能推薦通常會采用多維度的指標體系。準確率是一個重要指標，它衡量推薦的內(nèi)容確實是用戶感興趣的內(nèi)容的比例，比如在推薦的商品中，用戶實際購買的商品占比情況。召回率同樣關鍵，它反映了推薦系統(tǒng)能夠發(fā)現(xiàn)用戶所有感興趣內(nèi)容的能力，即用戶感興趣的內(nèi)容被推薦出來的比例。
除此之外，還有F1值，綜合考慮了準確率和召回率，能更全面地評估推薦效果；NDCG（歸一化折損累計增益）常用于衡量排序的質(zhì)量，在信息檢索和推薦系統(tǒng)中，通過對推薦結果的排序位置以及相關性進行綜合考量，判斷排序是否合理，越相關且排序越靠前的推薦結果，NDCG值越高。
（二)基于評估的提升策略
根據(jù)評估指標的反饋，達觀智能推薦會針對性地進行推薦系統(tǒng)的提升。如果準確率較低，可能意味著精排階段對用戶興趣的把握不夠精準，那么可以進一步優(yōu)化精排模型的參數(shù)，增加更多有效的特征，或者更換更復雜、更適合的模型架構。
若是召回率不高，則需要從粗排環(huán)節(jié)入手，擴大粗排的篩選范圍，比如增加更多的相關性特征，或者采用更寬松的篩選規(guī)則，確保更多潛在感興趣的內(nèi)容能夠進入后續(xù)的精排環(huán)節(jié)。
而當 NDCG 值不理想時，重排階段就需要重點優(yōu)化，加強對排序合理性的調(diào)整，例如增加多樣性約束的同時，更精準地根據(jù)用戶實時反饋來動態(tài)調(diào)整推薦順序，讓更相關的內(nèi)容排在更靠前的位置，持續(xù)提升推薦系統(tǒng)的整體性能，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)、精準的推薦服務。
總之，粗排、精排與重排這三部曲緊密相連，共同構建起高效的推薦系統(tǒng)。通過深入理解各環(huán)節(jié)的算法原理，結合實際的算法組合與優(yōu)化實踐案例，并依據(jù)科學的效果評估體系不斷提升，達觀智能推薦系統(tǒng)能夠在復雜多變的信息環(huán)境中更好地滿足用戶需求，實現(xiàn)自身價值的最大化
