推荐系统整体架构与算法流程详解( 二 ) _推荐系统

加权计算：根据用户的行为将用户的标签加权计算，得到每一个标签的分数，用于之后推荐算法的计算。

内容画像内容画像：例如对于文章中的新闻资讯类推荐，需要利用 NLP 的技术对文章的标题，正文等等提取关键词、找到对应的标签等。视频除了对于分类、标题关键词的抓取外，还依赖于图片处理的技术。因此在推荐前需要对推荐的商品或内容进行一系列的处理过程。环境变量：对于推荐系统来说，环境画像也非常的重要。例如在短视频的推荐场景中，用户在看到一条视频所处的时间、地点以及当时所浏览的前后内容、当天已浏览时间等是非常重要的变量。推荐内容与场景通常可以分为以下几类

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算法构建推荐算法流程推荐算法其实本质上是一种信息处理逻辑，当获取了用户与内容的信息之后，按照一定的逻辑处理信息后，产生推荐结果。热度排行榜就是最简单的一种推荐方法，它依赖的逻辑就是当一个内容被大多数用户喜欢，那大概率其他用户也会喜欢。但是基于粗放的推荐往往会不够精确，想要挖掘用户个性化的，小众化的兴趣，需要制定复杂的规则运算逻辑，并由机器完成。推荐算法主要分为以下几步：

召回：当用户以及内容量比较大的时候，往往先通过召回策略，将百万量级的内容先缩小到百量级。
过滤：对于内容不可重复消费的领域，例如实时性比较强的新闻等，在用户已经曝光和点击后不会再推送到用户面前。
精排：对于召回并过滤后的内容进行排序，将百量级的内容并按照顺序推送。
混排：为避免内容越推越窄，将精排后的推荐结果进行一定修改，例如控制某一类型的频次。
强规则：根据业务规则进行修改，例如在活动时将某些文章置顶。

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例如在抖音与快手的分发中：抖音强平台基于内容质量分发，快手轻平台基于社交和兴趣分发，抖音：内容质量>关系>双向互动。快手：内容质量约等于关系 > 双向互动。抖音基于将内容从小流量开始，其中表现优质的内容将不断的进入更大的流量池中，最终进入推荐池，形成 90 天+精品召回池，最终的结果也是优质内容的热度随着时间推移逐渐累积增加，头部内容的集中度很高。