導(dǎo)語：我認(rèn)為很少有人意識到真椿，推薦系統(tǒng)是世界上構(gòu)想過的最大的計算系統(tǒng)之一『醭危——Jensen Huang

前言

扎克伯格在 2024 年 7 月說突硝，我們在組建 Reality Labs 之前就成立了 FAIR——人工智能研究中心，主要產(chǎn)品線有 Facebook 和 Instagram 的信息流和推薦系統(tǒng)置济，生成式 AI 最終會使我們的所有產(chǎn)品以一種有趣的方式變得不同解恰。

對內(nèi)容的重要性進(jìn)行排序一直很重要，因?yàn)榇蠹以谛畔⒘髦锌吹降膬?nèi)容不僅僅來自“關(guān)注”浙于，還有數(shù)百萬條“推薦”信息护盈。以前，不同類型的內(nèi)容會使用不同的推薦模型羞酗，例如一個模型用于排序和推薦短視頻黄琼，另一個模型用于排序和推薦更長形式的視頻。隨著現(xiàn)在的推薦模型越來越通用整慎，可以拉取內(nèi)容的流量池越來越廣，推薦的效率變得更高围苫、效果也變得更好裤园。

扎克伯格夢想有一天，F(xiàn)acebook 或 Instagram 的全部內(nèi)容就像一個單一的 AI 模型剂府，統(tǒng)一了所有不同的內(nèi)容類型和系統(tǒng)拧揽，只是在不同的時間框架上有不同的呈現(xiàn)目標(biāo)，其中一些只展示你今天想看的有趣內(nèi)容，但有些能幫你建立人際網(wǎng)絡(luò)淤袜，推送你可能認(rèn)識的人或你可能想關(guān)注的賬戶痒谴。

一、智能推薦系統(tǒng)基礎(chǔ)概念

在信息過載(information overload)的時代铡羡，社交媒體作為信息的主要傳播渠道积蔚，豐富了內(nèi)容獲取途徑，卻也無形中加劇了用戶的“選擇困難癥”烦周。智能推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生尽爆，依托大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度挖掘用戶行為偏好读慎、興趣特征漱贱，提升信息獲取效率和質(zhì)量，不僅優(yōu)化了用戶使用體驗(yàn)夭委，還促進(jìn)了信息生態(tài)的健康發(fā)展幅狮，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容生產(chǎn)者和消費(fèi)者的雙贏。

1.定義解析

智能推薦系統(tǒng)株灸，作為信息過濾和個性化服務(wù)的重要手段崇摄，其核心在于通過整合用戶的歷史行為數(shù)據(jù)、興趣偏好以及上下文環(huán)境等多維度信息蚂且，用復(fù)雜的算法模型自動分析并預(yù)測用戶的潛在需求或興趣點(diǎn)配猫，進(jìn)而向用戶推薦其可能感興趣的內(nèi)容、商品杏死、服務(wù)或社交關(guān)系等泵肄。這一過程不僅極大地提升了信息獲取的效率和準(zhǔn)確性，還促進(jìn)了用戶和平臺之間的深度互動淑翼、個性化體驗(yàn)腐巢。

2.發(fā)展歷程

智能推薦系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了從簡單到復(fù)雜、從單一到多元玄括、以及從靜態(tài)到動態(tài)的演進(jìn)過程冯丙。

（1）萌芽期

20 世紀(jì) 90 年代初，隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起遭京，信息過載問題逐漸顯現(xiàn)胃惜。基于協(xié)同過濾（Collaborative Filtering）的推薦算法應(yīng)運(yùn)而生哪雕，通過分析用戶間的相似性來預(yù)測用戶可能感興趣的內(nèi)容船殉。這標(biāo)志著智能推薦系統(tǒng)的初步形成。

（2）成長期

20 世紀(jì) 90 年代末至 21 世紀(jì)初斯嚎，電子商務(wù)蓬勃發(fā)展利虫，推薦系統(tǒng)開始廣泛應(yīng)用于商品推薦領(lǐng)域挨厚。除了協(xié)同過濾外，基于內(nèi)容的推薦（Content-Based Filtering）逐漸成熟糠惫，通過分析物品的內(nèi)容特征與用戶興趣之間的匹配度來生成推薦疫剃。同時，混合推薦（Hybrid Recommendation）策略開始被探索硼讽，希望能結(jié)合多種推薦技術(shù)的優(yōu)勢巢价，提升推薦效果。

（3）成熟期

21 世紀(jì) 10 年代至今理郑，大數(shù)據(jù)蹄溉、云計算、人工智能等技術(shù)飛速發(fā)展您炉，智能推薦系統(tǒng)進(jìn)入了全新的階段柒爵。深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）技術(shù)的引入，使推薦系統(tǒng)能夠處理更加復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式赚爵，捕捉用戶和物品之間的高階非線性關(guān)系棉胀。上下文感知推薦（Context-Aware Recommendation）、社交推薦（Social Recommendation）等新興推薦模式不斷涌現(xiàn)冀膝，進(jìn)一步豐富了推薦系統(tǒng)的應(yīng)用場景和推薦策略唁奢。同時，推薦系統(tǒng)的評估指標(biāo)也日益完善窝剖，包括準(zhǔn)確率麻掸、召回率、多樣性赐纱、新穎性等多個維度脊奋，為推薦系統(tǒng)的優(yōu)化提供了更加全面的指導(dǎo)。

二疙描、優(yōu)秀案例拆解：百度智能推薦引擎產(chǎn)品

移動時代下诚隙，競爭公域流量、運(yùn)營私域流量起胰、挖掘用戶價值是業(yè)務(wù)成功的關(guān)鍵目標(biāo)久又。越來越多的行業(yè)都在自建并獨(dú)立運(yùn)營 APP，但普遍缺乏流量運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn)效五。

百度推出智能推薦引擎產(chǎn)品地消，依托百度開源深度學(xué)習(xí)平臺，通過推薦畏妖、內(nèi)容和搜索三位一體模式提高個性化水平犯建，為開發(fā)者提供端到端的 RESTful API 和 SDK，幫助業(yè)務(wù)系統(tǒng)提升私域流量用戶活躍瓜客、留存和轉(zhuǎn)化效果。

1.產(chǎn)品介紹

百度智能推薦引擎產(chǎn)品的目標(biāo)用戶是有一定經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者，其差異化定位如下：

（1）搜推一體化雙引擎：搜索與推薦融合谱仪，一套技術(shù)同時支撐搜索和推薦這兩個場景玻熙，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的復(fù)用與提升；數(shù)據(jù)相互貫通疯攒，增強(qiáng)搜索的個性化效果嗦随。

（2）公私同棧效果一致：除了提供公有云SaaS訂閱服務(wù)外，還支持私有化部署敬尺。兩種模式采用同一套代碼枚尼，公有云私有化效果一致。

（3）大模型賦能興趣理解：專業(yè)版提供大模型推薦相關(guān)服務(wù)砂吞， 使用LLM技術(shù)個性化提取興趣旅程署恍，從而挖掘用戶的長短期興趣。

（4）強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)底座：百度自研飛槳大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)框架Paddle支持信創(chuàng)蜻直，推薦場景定制化優(yōu)化模型與算子賦能盯质，基于海量文本、圖片概而、視頻等大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練呼巷，提供精準(zhǔn)的多模態(tài)內(nèi)容理解服務(wù)。

（5）聚焦C端場景運(yùn)營：在金融赎瑰、媒體王悍、泛互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。支持信息流內(nèi)容物料引入餐曼，促進(jìn)私域移動內(nèi)容多樣化發(fā)展压储；提供專業(yè)運(yùn)營咨詢服務(wù)，助力精細(xì)化運(yùn)營晋辆。

2.技術(shù)架構(gòu)：搜索推薦雙引擎一體化賦能內(nèi)容分發(fā)和消費(fèi)增長

（1）全鏈路個性化策略：召回機(jī)制渠脉、排序模型以及運(yùn)營策略規(guī)則均支持個性化配置，顯著提升運(yùn)營的靈活性瓶佳；

（2）豐富多樣的特征挖掘：多維立體的用戶畫像芋膘，涵蓋年齡、性別霸饲、地域为朋、標(biāo)簽等；基于相似用戶的興趣以及交互記錄進(jìn)行個性化推薦厚脉；

（3）完整的效果優(yōu)化工具鏈：通過 AB 實(shí)驗(yàn)可快速驗(yàn)證策略和模型的效果习寸，以提升整體業(yè)務(wù)目標(biāo)；在展現(xiàn)控制環(huán)節(jié)傻工，規(guī)則具有可控性霞溪，分發(fā)也能夠進(jìn)行人工干預(yù)孵滞。

3.應(yīng)用場景

百度智能推薦引擎產(chǎn)品可提供多種部署方式。將推薦系統(tǒng)部署到企業(yè)的服務(wù)器上鸯匹，企業(yè)能將采集數(shù)據(jù)用于精細(xì)化運(yùn)營坊饶、用戶畫像或廣告營銷等場景，也能添加特征殴蓬、調(diào)整召回匿级、訓(xùn)練模型并調(diào)參，真正做到交付給客戶自主可控的推薦系統(tǒng)染厅，最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價值痘绎。

（1）信息流推薦

在全渠道內(nèi)容中，結(jié)合用戶標(biāo)簽快速優(yōu)化內(nèi)容精準(zhǔn)分發(fā)用戶期待的內(nèi)容肖粮，提高終端用戶在站內(nèi)的活躍度和粘性孤页。

場景優(yōu)勢： 推薦策略適配度高，減少企業(yè)開發(fā)與試錯成本尿赚； 精準(zhǔn)獲取用戶心智散庶，提升用戶粘性與活躍度。

（2）商品推薦

基于用戶屬性凌净、歷史行為和興趣偏好等多維度數(shù)據(jù)悲龟，為用戶在APP首頁、相似商品頁等不同場景提供個性化推薦服務(wù)冰寻。

場景優(yōu)勢： 用戶瀏覽時须教，推薦相關(guān)商品、興趣商品斩芭，提升商品銷售轉(zhuǎn)化轻腺； 在相關(guān)頁面，通過猜你喜歡與相關(guān)推薦增加產(chǎn)品曝光划乖，挖掘購物需求贬养。

三、智能推薦引擎的入門步驟

智能推薦引擎產(chǎn)品是一款集成飛槳深度學(xué)習(xí)核心框架琴庵、工具組件和服務(wù)平臺于一體的技術(shù)先進(jìn)误算、功能完備的開源深度學(xué)習(xí)平臺。

登錄百度智能云官網(wǎng)迷殿、進(jìn)入百度智能云一念“智能推薦”產(chǎn)品頁面儿礼，創(chuàng)建并開通所需的應(yīng)用版本。

1.準(zhǔn)備階段

如果選擇百家號內(nèi)容資訊服務(wù)作為推薦內(nèi)容庆寺，請關(guān)注本步驟蚊夫，反之則可以跳過。

通過設(shè)定篩選條件圈選內(nèi)容資訊懦尝，并可以將其定義為某類內(nèi)容集知纷，供推進(jìn)應(yīng)用綁定作為物料數(shù)據(jù)壤圃。用戶可以根據(jù)實(shí)際需求按照內(nèi)容和作者兩個視角自主設(shè)定篩選規(guī)則。

2.創(chuàng)建應(yīng)用

通過新建應(yīng)用定義 API 調(diào)用者身份的方式綁定推薦場景屈扎，配置應(yīng)用數(shù)據(jù)接入和輸出服務(wù)參數(shù)實(shí)現(xiàn)服務(wù)快速啟動埃唯。

3.接入數(shù)據(jù)

接入數(shù)據(jù)是使用推薦服務(wù)的前提，開發(fā)者需要在數(shù)據(jù)接入環(huán)節(jié)接入三種數(shù)據(jù)：物料數(shù)據(jù)鹰晨、行為數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)。

每種數(shù)據(jù)都規(guī)定了需要傳入的字段止毕，開發(fā)者根據(jù)系統(tǒng)定義的字段名稱和要求上傳數(shù)據(jù)模蜡，否則將無法正常使用推薦服務(wù)。

4.調(diào)用服務(wù)

數(shù)據(jù)接入后扁凛，開發(fā)者啟動推薦服務(wù)忍疾，通過配置流量控制參數(shù)確定所需資源，一鍵啟動推薦服務(wù)谨朝，啟動服務(wù)后開發(fā)者可根據(jù)系統(tǒng)使用指南調(diào)用接口卤妒，并根據(jù)接口文檔說明對 API 進(jìn)行調(diào)試。同時字币，開發(fā)者可以在此節(jié)點(diǎn)查看監(jiān)控服務(wù)運(yùn)行狀態(tài)则披。

5.模擬體驗(yàn)

基于應(yīng)用 API 生成的 PC 端演示 Demo，包括給定用戶查看用戶畫像洗出，生成物料數(shù)據(jù)士复，用戶和點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，實(shí)時生成個性化推薦和相關(guān)推薦 翩活，支持給定內(nèi)容查看內(nèi)容理解中間標(biāo)簽結(jié)果阱洪，單次推薦結(jié)果的可解釋性；手機(jī)掃碼體驗(yàn)推薦效果菠镇，并可以在 PC 端演示的 Demo 看到統(tǒng)計數(shù)據(jù)的變化冗荸。

6.監(jiān)控報表

開發(fā)人員或者運(yùn)維人員通過監(jiān)控報表了解推薦服務(wù)健康度。全方位的服務(wù)監(jiān)控包含了接口調(diào)用利耍、接口異常蚌本、服務(wù)健康度、用戶交互等統(tǒng)計數(shù)據(jù)堂竟，保障核心指標(biāo)數(shù)據(jù)監(jiān)控?zé)o死角魂毁。

四、總結(jié)

在信息過載的時代出嘹，無論是信息消費(fèi)者還是信息生產(chǎn)者都遇到了前所未有的挑戰(zhàn)席楚。作為信息消費(fèi)者，很難從大量信息中找到自己感興趣的內(nèi)容税稼；作為信息生產(chǎn)者烦秩，讓自己生產(chǎn)的內(nèi)容脫穎而出垮斯、受到廣大用戶的關(guān)注，也是一件非常困難的事情只祠。推薦系統(tǒng)就是解決這一矛盾的重要工具兜蠕。

黃仁勛在今年的圖形學(xué)頂級會議 SIGGRAPH 2024 上說，“我認(rèn)為很少有人意識到抛寝，推薦系統(tǒng)是世界上構(gòu)想過的最大的計算系統(tǒng)之一”熊杨。