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　　推薦系統(tǒng)作為一種高效的信息發(fā)現(xiàn)工具，可以很好地解決用戶精準(zhǔn)高效獲取信息的問題，尤其在人們需求不明確時(shí)，借助推薦系統(tǒng)獲取信息是非常重要甚至是不可或缺的一種手段。同時(shí)就商業(yè)價(jià)值而言，推薦系統(tǒng)在內(nèi)容分發(fā)、用戶體驗(yàn)、商業(yè)化變現(xiàn)等方面也已經(jīng)獲得了廣泛的認(rèn)可。推薦系統(tǒng)目前已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)to C產(chǎn)品的標(biāo)配技術(shù)，用來高效地解決用戶的信息匹配問題。

　　筆者是算法工程師背景，曾在國(guó)內(nèi)最大的短視頻平臺(tái)參與推薦系統(tǒng)核心算法模塊研發(fā)，先后經(jīng)歷五款千萬級(jí)以上日活內(nèi)容分發(fā)產(chǎn)品從0到1階段的推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，踩過各種產(chǎn)品/內(nèi)容/算法/運(yùn)營(yíng)的坑。之后在做推薦算法to B服務(wù)過程中，經(jīng)歷了各種推薦應(yīng)用的場(chǎng)景，比如：短視頻、長(zhǎng)視頻、新聞資訊、音頻應(yīng)用、社交社區(qū)、直播、電商、游戲等幾乎所有需要個(gè)性化算法的產(chǎn)品。通過本文，筆者希望基于以往經(jīng)歷過的失敗或成功的案例，與業(yè)界同仁探討在搭建工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)過程中必須深入思考的五個(gè)關(guān)鍵性問題。

　　問題1：算法是否有用?

　　根據(jù)業(yè)界主流定義，推薦算法是指建立在機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之上的一套包含模型訓(xùn)練/預(yù)測(cè)功能的決策系統(tǒng)。廣義的算法其實(shí)包含各種計(jì)算策略、方法和技巧，不限于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，比如一些求解技巧或者是結(jié)合業(yè)務(wù)特點(diǎn)的先驗(yàn)假設(shè)。

　　如前文所述，推薦系統(tǒng)目前已經(jīng)成為to C互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的標(biāo)配技術(shù)，但是，你有沒有認(rèn)真思考過：你的產(chǎn)品或者系統(tǒng)，有沒有必要利用推薦算法?推薦算法有多大的空間?

　　筆者經(jīng)常見到一些初入門算法工程師，面對(duì)具體推薦場(chǎng)景時(shí)，沒有做好充分的評(píng)估建模，一上來就三段式：樣本生成、模型訓(xùn)練、上線預(yù)測(cè)，最終折騰半天沒有任何效果，甚至不如人工推薦的效果。之所以會(huì)出現(xiàn)各種結(jié)果，是因?yàn)檫@些算法工程師沒有做好前期建模，分析數(shù)據(jù)基本面，確認(rèn)面對(duì)的應(yīng)用場(chǎng)景是不是屬于“用戶”和“事物(Item)”的雙邊充分消費(fèi)市場(chǎng)。這里面，事物(Item)可以是人、信息、商品、服務(wù)等，雙邊基數(shù)越大推薦算法作用越大，雙邊消費(fèi)越頻繁，推薦效果越好。

　　在2020年中量質(zhì)子曾經(jīng)接觸過一個(gè)做小游戲推薦的客戶。他們?cè)诋a(chǎn)品早期有幾個(gè)策略工程師基于一些業(yè)務(wù)策略做了一版推薦系統(tǒng)，相對(duì)于完全沒有策略的狀態(tài)推薦效果好了很多，公司決策層于是認(rèn)為算法效果立竿見影、大有可為，高成本從抖音、百度等大廠挖了20多個(gè)高級(jí)算法工程師。算法同學(xué)加入之后沒有充分理解小游戲場(chǎng)景的用戶行為特點(diǎn)和產(chǎn)品指標(biāo)評(píng)估體系，而是把內(nèi)容類產(chǎn)品的建模方法和模型算法應(yīng)用在App上，評(píng)估指標(biāo)體系是用戶人均使用時(shí)長(zhǎng)和用戶留存，結(jié)果做了半年嘗試了各種模型算法都沒有任何進(jìn)展，團(tuán)隊(duì)信心喪失，人員流失嚴(yán)重，這時(shí)公司決策層又開始懷疑算法的價(jià)值。那么究竟是哪里出了差錯(cuò)呢?

　　其實(shí)，這個(gè)案例的核心問題出在建模目標(biāo)、模型拆解、樣本生成、評(píng)估體系上。小游戲場(chǎng)景和內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品差別很大。內(nèi)容分發(fā)類產(chǎn)品一個(gè)最大的特點(diǎn)是：推薦內(nèi)容都是新的不重復(fù)的(工業(yè)級(jí)內(nèi)容推薦系統(tǒng)都有展現(xiàn)消重模塊)，用戶對(duì)老內(nèi)容會(huì)本能排斥。而小游戲則不同，相比內(nèi)容消費(fèi)，玩小游戲是一個(gè)中度決策的場(chǎng)景，用戶一個(gè)時(shí)段傾向于玩相同游戲直到興趣消退，對(duì)新游戲發(fā)現(xiàn)需求不如內(nèi)容分發(fā)強(qiáng)。因此，就需要仔細(xì)權(quán)衡新老游戲分發(fā)權(quán)重、冷啟動(dòng)策略如何制定、多目標(biāo)如何拆解、模型樣本怎么定義等等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。如果這些關(guān)鍵點(diǎn)沒有做到位，那么后續(xù)怎么調(diào)參都不會(huì)有效果。同時(shí)，在產(chǎn)品宏觀指標(biāo)算法效果評(píng)估上也要能反應(yīng)出產(chǎn)品大目標(biāo)，比如人均消費(fèi)游戲數(shù)量、人均新游戲打開數(shù)，并綜合考慮留存和人均時(shí)長(zhǎng)指標(biāo)。

　　中量質(zhì)子團(tuán)隊(duì)在2020年還曾經(jīng)服務(wù)過一個(gè)做藝術(shù)品的社區(qū)社交的客戶，其產(chǎn)品UI類小紅書。客戶的產(chǎn)品從UI形式上看非常適合推薦，然而我們嘗試了一段時(shí)間，效果始終做的不好。經(jīng)過深度復(fù)盤，我們終于發(fā)現(xiàn)核心原因是用戶數(shù)量太少，每天的用戶行為非常少，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)非常不充分預(yù)測(cè)不準(zhǔn);而且，用戶的消費(fèi)行為不像內(nèi)容消費(fèi)那么高頻度。這些用戶對(duì)一個(gè)藝術(shù)品會(huì)反復(fù)瀏覽，是一個(gè)重度決策過程，更接近一個(gè)電商商品推薦。此外，這家客戶設(shè)定的評(píng)估指標(biāo)是人均消費(fèi)金額，相比與時(shí)長(zhǎng)留存，這是一個(gè)行為更稀疏的指標(biāo)，更難做多目標(biāo)的拆解和模型算法的充分學(xué)習(xí)。最終，我們給客戶的建議是：這個(gè)階段的產(chǎn)品更適合基于策略做熱門運(yùn)營(yíng)半自動(dòng)推薦，先做好用戶增長(zhǎng)。記不記得前面我曾經(jīng)講過，在“用戶”和“事物”的雙邊消費(fèi)市場(chǎng)里，雙邊基數(shù)越大推薦算法作用越大，雙邊消費(fèi)越頻繁推薦效果越好。

　　其實(shí)，對(duì)于算法硬實(shí)力筆者認(rèn)為不必過分強(qiáng)調(diào)，反而對(duì)于理解業(yè)務(wù)場(chǎng)景、建模問題、定義模型目標(biāo)等等推薦系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)的軟實(shí)力，大家應(yīng)該給予更多的重視。

　　問題2：特征工程該怎么做?

　　在確認(rèn)了產(chǎn)品的場(chǎng)景適合用算法提升匹配效率，并且評(píng)估了產(chǎn)品和數(shù)據(jù)基本面，完成了建模后，“特征工程”是下一個(gè)決定模型能否充分訓(xùn)練學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不知道你對(duì)于特征工程是否熟悉。據(jù)筆者的觀察，目前行業(yè)里系統(tǒng)性介紹特征工程的技術(shù)文章不多，也不如算法受重視程度高，特征的重要性往往被忽視。

　　什么是特征?特征是影響模型預(yù)測(cè)的輸入因子，而模型是預(yù)測(cè)時(shí)基于輸入因子的計(jì)算方法。從兩者間的相互關(guān)系，你立刻就會(huì)意識(shí)到特征的重要性有多么大。在深度學(xué)習(xí)算法時(shí)代來臨之前，以邏輯回歸為代表的線性寬度模型是業(yè)界主要應(yīng)用的模型，那時(shí)特征工程幾乎對(duì)算法效果具有決定性的作用。時(shí)至今日，在深度學(xué)習(xí)模型廣泛應(yīng)用的大背景下，特征工程依然是推薦系統(tǒng)的核心前置工程，復(fù)雜的特征工程和復(fù)雜的深度模型結(jié)構(gòu)都是主流工業(yè)級(jí)推薦引擎必不可少的基石性的組成部分。

　　那么，特征工程是什么?是如何影響模型的?具體而言，特征工程屬于建模的一部分，指用哪些因子(特征)去支持模型做決策判斷。特征和行為埋點(diǎn)、畫像系統(tǒng)密切關(guān)聯(lián)，行為埋點(diǎn)是最原始的數(shù)據(jù)來源，畫像字段一般是用行為埋點(diǎn)和用戶以及事物的元信息生成的。特征工程的關(guān)鍵是找到一系列判定模型目標(biāo)的決策因子，并且在工程上有一套標(biāo)準(zhǔn)化的特征抽取和表示方法，一般可以分為單維特征(比如各畫像字段維度)、多維組合特征(比如用戶和事物的特征組合)、機(jī)器學(xué)習(xí)特征(比如用戶和事物的embedding特征)。特征是模型的原始輸入，工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)優(yōu)化到一定階段，特征工程就成為算法工程師最主要的工作。

　　在特征工程領(lǐng)域，中量質(zhì)子團(tuán)隊(duì)在“行業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐”和“工程實(shí)現(xiàn)”兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域積累了深厚的實(shí)力。

　　行業(yè)級(jí)最佳實(shí)踐，是一種準(zhǔn)確判斷在不同的產(chǎn)品場(chǎng)景應(yīng)用哪些特征能夠獲得最優(yōu)效果的能力。特征工程也遵循28原則，你需要找到在每個(gè)領(lǐng)域起核心作用的那些少數(shù)特征。中量質(zhì)子團(tuán)隊(duì)在內(nèi)容、短視頻、新聞資訊、社區(qū)社交、電商、直播等應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)積累了大量的最佳特征體系實(shí)踐，比如電商領(lǐng)域哪些是核心特征、怎么構(gòu)建用戶側(cè)特征、特征字段計(jì)算方法和更新頻率等等。

　　關(guān)于工程實(shí)現(xiàn)，有三個(gè)維度你需要給予特別的關(guān)注：

　　首先，特征工程中最消耗算法工程師時(shí)間的工作是頻繁嘗試新特征，這需要在工程上做各種提效支持，比如可配置特征和訓(xùn)練時(shí)特征屏蔽功能等等。在這方面，中量質(zhì)子經(jīng)過多年實(shí)戰(zhàn)，已經(jīng)具備了一套高效標(biāo)準(zhǔn)化的特征抽取和表示方法，我們提出的DeepTouch推薦系統(tǒng)擁有各種特征增刪、組合配置、屏蔽的功能，并和模型創(chuàng)建、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)等管理功能形成高效協(xié)同的一體化框架。

　　其次，是特征工程的規(guī)模。工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)數(shù)據(jù)量巨大，特征工程規(guī)模也越做越大，千億幾乎成了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，萬億級(jí)特征也成為不少系統(tǒng)追求的目標(biāo)。中量質(zhì)子的DeepTouch推薦系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了萬億級(jí)特征實(shí)時(shí)在線學(xué)習(xí)的能力。

　　最后，特征工程不是獨(dú)立的系統(tǒng)，其和模型訓(xùn)練、模型預(yù)測(cè)、參數(shù)服務(wù)器單元高效耦合是一個(gè)巨大的工程挑戰(zhàn)。DeepTouch推薦系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了以上所有關(guān)鍵要素的高效耦合。

　　由于文字篇幅所限，筆者在本文中重點(diǎn)分享了從零開始搭建工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)的過程中，最為關(guān)鍵的兩大問題�！八惴ā焙汀疤卣鞴こ獭�，這兩個(gè)話題一個(gè)在行業(yè)內(nèi)為大家所津津樂道，而另一個(gè)則名聲不顯。但是，通過筆者實(shí)戰(zhàn)經(jīng)歷的分享，相信大家一定已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了他們?cè)诠�業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)中的基石性的作用。在接下來的文章中，筆者將就對(duì)于搭建工業(yè)級(jí)推薦系統(tǒng)另外三個(gè)至關(guān)重要的問題跟大家做進(jìn)一步的分享。