01 寫在前面

本篇文章作者會結(jié)合多年推薦系統(tǒng)開發(fā)的實踐經(jīng)驗粗略介紹推薦系統(tǒng)的工程實現(xiàn)，簡要說明要將推薦系統(tǒng)很好地落地到產(chǎn)品中需要考慮哪些問題及相應(yīng)的思路、策略和建議,其中有大量關(guān)于設(shè)計哲學(xué)的思考,希望對從事推薦算法工作或準備入行推薦系統(tǒng)的讀者有所幫助。

本篇文章主要從整體上來介紹推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn),以后發(fā)布的系列文章會逐步介紹工程實現(xiàn)的各個細節(jié)實現(xiàn)原理與策略。為了描述方便，本文主要基于視頻推薦來講解，作者這幾年也一直在從事視頻推薦系統(tǒng)開發(fā)的工作，其他行業(yè)的推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)思路類似。

02 推薦系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)

推薦系統(tǒng)是幫助人們解決信息獲取問題的有效工具，對互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而也用戶數(shù)和信息總量通常都是巨大的，每天收集到的用戶在產(chǎn)品上的交互行為也是海量的，這些大量的數(shù)據(jù)收集處理就涉及到大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，所以推薦系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)有天然的聯(lián)系，要落地推薦系統(tǒng)往往需要企業(yè)具備一套完善的大數(shù)據(jù)分析平臺。

推薦系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)平臺的依賴關(guān)系如下圖。大數(shù)據(jù)平臺包含數(shù)據(jù)中心和計算中心兩大抽象，數(shù)據(jù)中心為推薦系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)存儲，包括訓(xùn)練推薦模型需要的數(shù)據(jù)，依賴的其他數(shù)據(jù)，以及推薦結(jié)果，而計算中心提供算力支持，支撐數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型推斷(即基于學(xué)習(xí)到的模型，為每個用戶推薦)等。

推薦系統(tǒng)在整個大數(shù)據(jù)平臺的定位

大數(shù)據(jù)與人工智能具有千絲萬縷的關(guān)系，互聯(lián)網(wǎng)公司一般會構(gòu)建自己的大數(shù)據(jù)與人工智能團隊，構(gòu)建大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，基于大數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建上層業(yè)務(wù)，包括商業(yè)智能(BI)，推薦系統(tǒng)及其他人工智能業(yè)務(wù)，下圖是典型的基于開源技術(shù)的視頻互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)與人工智能業(yè)務(wù)及相關(guān)的底層大數(shù)據(jù)支撐技術(shù)。

大數(shù)據(jù)支撐下的人工智能技術(shù)體系(DS:數(shù)據(jù)源，DC:大數(shù)據(jù)中心，BIZ:上層業(yè)務(wù))

在產(chǎn)品中整合推薦系統(tǒng)是一個系統(tǒng)工程，怎么讓推薦系統(tǒng)在產(chǎn)品中產(chǎn)生價值，真正幫助到用戶，提升用戶體驗的同時為平臺方提供更大的收益是一件有挑戰(zhàn)的事情，整個推薦系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流可以用下圖來說明，它是一個不斷迭代優(yōu)化的過程，是一個閉環(huán)系統(tǒng)。

有了上面這些介紹，相信讀者對大數(shù)據(jù)與推薦系統(tǒng)的關(guān)系有了一個比較清楚的了解，下面會著重講解推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)相關(guān)的知識。

03推薦系統(tǒng)業(yè)務(wù)流及核心模塊

先介紹一下構(gòu)建一套完善的推薦系統(tǒng)涉及到的主要業(yè)務(wù)流程及核心模塊，具體流程如下圖，下面分別介紹各個模塊：

數(shù)據(jù)收集模塊

構(gòu)建推薦模型需要收集很多數(shù)據(jù)，包括用戶行為數(shù)據(jù)，用戶相關(guān)數(shù)據(jù)及推薦“標的物”相關(guān)數(shù)據(jù)。如果將推薦系統(tǒng)比喻為廚師做菜，那么這些數(shù)據(jù)是構(gòu)建推薦算法模型的原材料。巧婦難為無米之炊,要構(gòu)建好的推薦算法收集到足夠多的有價值的數(shù)據(jù)是非常關(guān)鍵和重要的。

ETL模塊

收集到的原始數(shù)據(jù)一般是非結(jié)構(gòu)化的，ETL模塊的主要目的是從收集到的原始數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵字段(拿視頻行業(yè)來說，用戶id，時間，播放的節(jié)目，播放時長，播放路徑等都是關(guān)鍵字段)，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫中。同時根據(jù)一定的規(guī)則或策略過濾掉臟數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的高標準。在互聯(lián)網(wǎng)公司中，用戶行為數(shù)據(jù)跟用戶規(guī)模呈正比，所以當用戶規(guī)模很大時數(shù)據(jù)量非常大，一般采用HDFS、Hive、HBase等大數(shù)據(jù)分布式存儲系統(tǒng)來存儲數(shù)據(jù)。

用戶相關(guān)數(shù)據(jù)及推薦“標的物”相關(guān)數(shù)據(jù)一般是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，一般是通過后臺管理模塊將數(shù)據(jù)存儲到MySQL、ProgreSQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

特征工程模塊

推薦系統(tǒng)采用各種機器學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)用戶偏好，并基于用戶偏好來為用戶推薦“標的物”,而這些推薦算法用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)是可以“被數(shù)學(xué)所描述”的，一般是向量的形式，其中向量的每一個分量/維度就是一個特征，所以特征工程的目的就是將推薦算法需要的，以及上述ETL后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為推薦算法可以學(xué)習(xí)的特征。

當然，不是所有推薦算法都需要特征工程，比如，如果要做排行榜相關(guān)的熱門推薦，只需要對數(shù)據(jù)做統(tǒng)計排序處理就可以了。最常用的基于物品的推薦和基于用戶的推薦也只用到用戶id，標的物id，用戶對標的物的評分三個維度，也談不上特征工程。像logistic回歸等復(fù)雜一些的機器學(xué)習(xí)算法需要做特征工程，一般基于模型的推薦算法都需要特征工程。

特征工程是一個比較復(fù)雜的過程，要做好需要很多技巧、智慧、行業(yè)知識、經(jīng)驗等，在這篇文章中作者不作詳細介紹。

推薦算法模塊

推薦算法模塊是整個推薦系統(tǒng)的核心之一，該模塊的核心是根據(jù)具體業(yè)務(wù)及可利用的所有數(shù)據(jù)設(shè)計一套精準、易于工程實現(xiàn)、可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的(分布式)機器學(xué)習(xí)算法，進而可以預(yù)測用戶的興趣偏好。這里一般涉及到模型訓(xùn)練、預(yù)測兩個核心操作。下面用一個圖簡單描述這兩個過程，這也是機器學(xué)習(xí)的通用流程。

好的推薦工程實現(xiàn)，希望盡量將這兩個過程解耦合，做到通用，方便用到各種推薦業(yè)務(wù)中，后面在推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計一節(jié)中會詳細講解具體的設(shè)計思路和哲學(xué)。

推薦結(jié)果存儲模塊

作者在最開始做推薦系統(tǒng)時由于沒有經(jīng)驗，開始將推薦結(jié)果存儲在Mysql中，當時遇到最大的問題是每天更新用戶的推薦時，需要先找到用戶存儲的位置，再做替換，操作復(fù)雜，并且當用戶規(guī)模大時，高并發(fā)讀寫，大數(shù)據(jù)量存儲，Mysql也扛不住，現(xiàn)在最好的方式是采用CouchBase，Redis等可以橫向擴容的數(shù)據(jù)庫，可以完全避開MySQL的缺點。

在計算機工程中有“空間換時間”的說法，對于推薦系統(tǒng)來說，就是先計算好每個用戶的推薦，將推薦結(jié)果存儲下來，通過預(yù)先將推薦結(jié)果存下來，可以更快的為用戶提供推薦服務(wù),提升用戶體驗。由于推薦系統(tǒng)會為每個用戶生成推薦結(jié)果,并且每天都會(基本全量)更新用戶的推薦結(jié)果，一般采用NoSql數(shù)據(jù)庫來存儲，并且要求數(shù)據(jù)庫可拓展，高可用，支持大規(guī)模并發(fā)讀寫。

推薦結(jié)果一般不是直接在模型推斷階段直接寫入推薦存儲數(shù)據(jù)庫，較好的方式是通過一個數(shù)據(jù)管道(如kafka)來解耦，讓整個系統(tǒng)更加模塊化，易于維護拓展。

Web服務(wù)模塊

該模塊是推薦系統(tǒng)直接服務(wù)用戶的模塊，該模塊的主要作用是當用戶在UI上觸達推薦系統(tǒng)時，觸發(fā)推薦接口，為用戶提供個性化推薦，該模塊的穩(wěn)定性、響應(yīng)時長直接影響到用戶體驗。跟上面的推薦存儲模塊類似，Web服務(wù)模塊也需要支持高并發(fā)訪問、水平可拓展、亞秒級(一般200ms之內(nèi))響應(yīng)延遲。

下圖是作者公司相似影片推薦算法的一個簡化版業(yè)務(wù)流向圖，供大家與上面的模塊對照參考：

相似影片業(yè)務(wù)流

04 推薦系統(tǒng)支撐模塊

推薦系統(tǒng)想要很好的穩(wěn)定的發(fā)揮價值，需要一些支撐業(yè)務(wù)來輔助，這些支撐業(yè)務(wù)雖然不是推薦系統(tǒng)的核心模塊，但卻是推薦業(yè)務(wù)穩(wěn)定運行必不可少的部分，主要包括如下4大支撐模塊，下面分別簡述各個模塊的作用和價值。

推薦系統(tǒng)核心支撐模塊

評估模塊

推薦評估模塊的主要作用是評估整個推薦系統(tǒng)的質(zhì)量及價值產(chǎn)出。一般來說可以從兩個維度來評估。

離線評估：主要是評估訓(xùn)練好的推薦模型的“質(zhì)量”，模型在上線服務(wù)之前需要評估該模型的準確度，一般是將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型，而測試集用來評估模型的預(yù)測誤差。

在線評估：模型上線提供推薦服務(wù)過程中來評估一些真實的轉(zhuǎn)化指標，比如轉(zhuǎn)化率、購買率、點擊率、播放時長等。線上評估一般會結(jié)合AB測試，先放一部分量，如果效果達到期望再逐步拓展到所有用戶，避免模型線上效果不好嚴重影響用戶體驗和收益指標等。

調(diào)度模塊

一個推薦業(yè)務(wù)要產(chǎn)生價值，所有依賴的任務(wù)都要正常運行。推薦業(yè)務(wù)可以抽象為有向無環(huán)圖(第六節(jié)推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計會講到將推薦業(yè)務(wù)抽象為有向無環(huán)圖)，因此需要按照該有向圖的依賴關(guān)系依次執(zhí)行每個任務(wù)，這些任務(wù)的依賴關(guān)系就需要借助合適的調(diào)度系統(tǒng)(比如Azkaban)來實現(xiàn)，早期我們采用Crontab來調(diào)度，當任務(wù)量多的時候就不那么方便了，Crontab也無法很好解決任務(wù)依賴關(guān)系。

監(jiān)控模塊

監(jiān)控模塊解決的是當推薦業(yè)務(wù)(依賴的)任務(wù)由于各種原因調(diào)度失敗時可以及時告警，通過郵件或者短信通知運維或者業(yè)務(wù)的維護者，及時發(fā)現(xiàn)問題，或者可以在后臺自動拉起服務(wù)。同時可以對服務(wù)的各種其他狀態(tài)做監(jiān)控，比如文件大小、狀態(tài)變量的值、日期時間等與業(yè)務(wù)正常執(zhí)行相關(guān)的狀態(tài)變量，不正常時及時發(fā)現(xiàn)問題。

審查模塊

審查模塊是對推薦系統(tǒng)結(jié)果數(shù)據(jù)格式的正確性、有效性進行檢查，避免錯誤產(chǎn)生，一般的處理策略是根據(jù)業(yè)務(wù)定義一些審查用例(類似測試用例)，在推薦任務(wù)執(zhí)行前或者執(zhí)行階段對運算過程做check，發(fā)現(xiàn)問題及時告警。舉兩個例子，如果你的DAU是100w，每天大約要為這么多用戶生成個性化推薦結(jié)果，但是由于一些開發(fā)錯誤，只計算了20w用戶的個性化推薦，從監(jiān)控是無法發(fā)現(xiàn)問題的，如果增加推薦的用戶數(shù)量跟DAU的比例控制在1附近這個審查項，就可以避免出現(xiàn)問題；在推薦結(jié)果插入數(shù)據(jù)庫過程中，開發(fā)人員升級了新的算法，不小心將數(shù)據(jù)格式寫錯(如Json格式不合法)，如果不加審查，會導(dǎo)致最終插入的數(shù)據(jù)格式錯誤，導(dǎo)致接口返回錯誤或者掛掉，對用戶體驗有極大負面影響。

05 推薦系統(tǒng)范式

推薦系統(tǒng)的目的是為用戶推薦可能喜歡的標的物,這個過程涉及到用戶、標的物兩個重要要素，我們可以根據(jù)這兩個要素的不同組合產(chǎn)生不同的推薦形態(tài)，即所謂的不同“范式(paradigm)”(數(shù)學(xué)專業(yè)的同學(xué)不難理解范式，如果不好理解可以將范式看成具備某種相似性質(zhì)的對象的集合)，根據(jù)我自己構(gòu)建推薦系統(tǒng)的經(jīng)驗可以將推薦系統(tǒng)總結(jié)為如下5種范式，這5中范式可以應(yīng)用到產(chǎn)品的各種推薦場景中，后面會拿視頻APP舉例說明具體的應(yīng)用場景。

范式1：完全個性化范式：為每個用戶提供個性化的內(nèi)容，每個用戶推薦結(jié)果都不同；

常見的猜你喜歡就是這類推薦，可以用于進入首頁的綜合類猜你喜歡推薦，進入各個頻道(如電影)頁的猜你喜歡推薦。下圖是電視貓首頁興趣推薦，就是為每個用戶提供不一樣的個性化推薦；

范式2：群組個性化范式：首先將用戶分組(根據(jù)用戶的興趣，將興趣相似的歸為一組)，每組用戶提供一個個性化的推薦列表，同一組的用戶推薦列表一樣，不同組的用戶推薦列表不一樣；

這里舉一個在作者公司利用范式2做推薦的例子，我們在頻道頁三級列表中，會根據(jù)用戶的興趣對列表做個性化重排序，讓與用戶更匹配的節(jié)目放到前面，提升節(jié)目轉(zhuǎn)化，但是在實現(xiàn)時，為了節(jié)省存儲空間，先對用戶聚類，同一類用戶興趣相似，對這一類用戶，列表的排序是一樣的，但是不同類的用戶的列表是完全不一樣的。見下圖的戰(zhàn)爭風(fēng)云tab，右邊展示的節(jié)目集合總量不變，只是在不同組的用戶看到的排序不一樣，排序是根據(jù)與用戶的興趣匹配度高低來降序排列的。

范式3：非個性化范式：為所有用戶提供完全一樣的推薦；

比如各類排行榜業(yè)務(wù)，既可以作為首頁上的一個獨立的推薦模塊，方便用戶發(fā)現(xiàn)新熱內(nèi)容，也可以作為猜你喜歡推薦新用戶冷啟動的默認推薦，下圖是搜索模塊當用戶未輸入搜索關(guān)鍵詞時給出的熱門內(nèi)容，也是采用該范式的例子；

范式4：標的物關(guān)聯(lián)標的物范式：為每個標的物關(guān)聯(lián)一組標的物，作為用戶在訪問標的物詳情頁時的推薦，每個用戶都是相同的標的物；

當用戶瀏覽一個電影時，可以通過關(guān)聯(lián)相似的電影,為用戶提供更多的選擇空間(下圖就是電視貓電影詳情頁關(guān)聯(lián)的相似影片)；還可以當用戶播放一個節(jié)目退出時，推薦用戶可能還喜歡的其他節(jié)目；針對短視頻，可以將相似節(jié)目做成連播推薦列表，用戶播放當前節(jié)目直接連播相似節(jié)目，提升節(jié)目分發(fā)和用戶體驗；

范式5：笛卡爾積范式：每個用戶跟每個標的物的組合產(chǎn)生的推薦都不相同，不同用戶在同一個視頻的詳情頁看到的推薦結(jié)果都不一樣；

該范式跟4類似，只不過不同用戶在同一個節(jié)目得到的關(guān)聯(lián)節(jié)目不一樣，會結(jié)合用戶的興趣，給出更匹配用戶興趣的關(guān)聯(lián)節(jié)目；

由于每個用戶跟每個標的物的組合推薦結(jié)果都不一樣,往往用戶數(shù)和標的物的數(shù)量都是巨大的,沒有足夠的資源事先將所有的組合的推薦結(jié)果先計算存儲下來，一般是在用戶觸發(fā)推薦時實時計算推薦結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，計算過程也要盡量簡單，在亞秒級就可以算完，比如利用用戶的播放歷史，過濾掉用戶已經(jīng)看過的關(guān)聯(lián)節(jié)目；

下面給一個簡單的圖示來說明這5種范式，讓讀者有一個直觀形象的理解。

推薦算法的5種范式

總之，推薦系統(tǒng)不是孤立存在的對象，它一定是要整合到具體的業(yè)務(wù)中，在合適的產(chǎn)品交互流程中觸達用戶，通過用戶觸發(fā)推薦行為。所以，推薦系統(tǒng)要應(yīng)用到產(chǎn)品中需要嵌入到用戶使用產(chǎn)品的各個流程(頁面)中。當用戶訪問首頁時，可以通過綜合推薦（范式1）來給用戶提供個性化推薦內(nèi)容，當用戶訪問詳情頁，可以通過相似影片（范式4）提供相似標的物推薦，當用戶進入搜索頁尚未輸入搜索內(nèi)容時，可以通過熱門推薦給用戶推送新熱節(jié)目(范式3)。這樣處處都有推薦，才會使產(chǎn)品顯得更加智能。所有這些產(chǎn)品形態(tài)基本都可以用上面介紹的5種范式來概括。

06推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

作者在早期構(gòu)建推薦系統(tǒng)時由于經(jīng)驗不足，而業(yè)務(wù)又比較多，當時的策略是每個算法工程師負責(zé)幾個推薦業(yè)務(wù)(一個推薦業(yè)務(wù)對應(yīng)一個推薦產(chǎn)品形態(tài))，由于每個人只對自己的業(yè)務(wù)負責(zé)，所以開發(fā)基本是獨立的，每個人只關(guān)注自己的算法實現(xiàn)，雖然用到的算法是一樣的，但前期在開發(fā)過程中沒有將通用的模塊抽象出來，每個開發(fā)人員從ETL、算法訓(xùn)練、預(yù)測到插入數(shù)據(jù)庫都是獨立的，并且每個人在實現(xiàn)過程中整合了自己的一些優(yōu)化邏輯，一竿子插到底，導(dǎo)致資源(計算資源，存儲資源，人力資源)利用率不高，開發(fā)效率低下。經(jīng)過幾年的摸索，作者在團隊內(nèi)部構(gòu)建了一套通用的算法組件Doraemon框架(就像機器貓的小口袋，有很多工具供大家方便構(gòu)建推薦業(yè)務(wù))，盡量做到資源的節(jié)省，大大提升了開發(fā)效率。開發(fā)過程的蛻變，可以用下面的圖示簡單說明，從中讀者也可以對Doraemon架構(gòu)落地前后的推薦業(yè)務(wù)開發(fā)變化有個大致的了解。

Doraemon框架前后開發(fā)方式對比

作者構(gòu)建Doraemon框架的初衷是希望構(gòu)建推薦業(yè)務(wù)就像搭積木一樣(見下圖)，可以快速構(gòu)建一套算法體系，快速上線業(yè)務(wù)。算法或者處理邏輯就像一塊一塊的積木，而算法依賴的數(shù)據(jù)(及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))就是不同積木之間是否可以銜接的“接口”。

構(gòu)建推薦業(yè)務(wù)就像搭積木一樣簡單(圖片來源于網(wǎng)絡(luò))

本著上面樸素的思想，下面作者詳細說說構(gòu)建這套體系的思路和策略。

為了支撐更多類型的推薦業(yè)務(wù)，減少系統(tǒng)的耦合，便于發(fā)現(xiàn)和追蹤問題，節(jié)省人力成本，方便算法快速上線和迭代，需要設(shè)計比較好的推薦系統(tǒng)架構(gòu)，而好的推薦系統(tǒng)架構(gòu)應(yīng)該具備6大原則：通用性，模塊化，組件化，一致性，可拓展性，抽象性。下面分別對上述6大原則做簡要說明，闡述清楚它們的目標和意義。

通用性：所謂通用，就是該架構(gòu)具備包容的能力，業(yè)務(wù)上的任何推薦產(chǎn)品都可以用這一套架構(gòu)來涵蓋和實現(xiàn)。

模塊化：模塊化的目的在于將一個業(yè)務(wù)按照其功能做拆分，分成相互獨立的模塊，以便于每個模塊只包含與其功能相關(guān)的內(nèi)容，模塊之間通過一致性的協(xié)議調(diào)用。將一個大的系統(tǒng)模塊化之后，每個模塊都可以被高度復(fù)用。模塊化的目的是為了重用，模塊化后可以方便重復(fù)使用和插撥到不同平臺，不同推薦業(yè)務(wù)邏輯中。

組件化：組件化就是基于可重用的目的，將一個大的軟件系統(tǒng)拆分成多個獨立的組件，主要目的就是減少耦合。一個獨立的組件可以是一個軟件包、web服務(wù)、web資源或者是封裝了一些函數(shù)的模塊。這樣，獨立出來的組件可以單獨維護和升級而不會影響到其他的組件。組件化的目的是為了解耦，把系統(tǒng)拆分成多個組件，分離組件邊界和責(zé)任，便于獨立升級和維護，組件可插拔，通過組件的拼接和增減提供更豐富的能力。

組件化和模塊化比較類似，目標分別是為了更好的解耦和重用，就像搭積木一樣構(gòu)建復(fù)雜系統(tǒng)。

一致性：指模塊的數(shù)據(jù)輸入輸出采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交互協(xié)議，做到整個系統(tǒng)一致。

可拓展性：系統(tǒng)具備支撐大數(shù)據(jù)量，大并發(fā)的能力，并且容易在該系統(tǒng)中增添新的模塊，提供更豐富的能力，讓業(yè)務(wù)更加完備自治。

抽象性：將相似的操作和流程抽象為統(tǒng)一的操作，主要目的是簡化系統(tǒng)設(shè)計，讓系統(tǒng)更加簡潔通用。針對推薦系統(tǒng)采用數(shù)學(xué)上的概念抽象如下：

操作/算法抽象：我們先對數(shù)據(jù)處理或者算法做一個抽象，將利用輸入數(shù)據(jù)通過“操作”得到輸出的的過程抽象為“算子”，按照這個抽象,ETL、機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型、機器學(xué)習(xí)推斷都是算子。其中輸入輸出可以是數(shù)據(jù)或者模型。

算法或者操作的算子抽象

業(yè)務(wù)抽象：任何一個推薦業(yè)務(wù)可以抽象為由數(shù)據(jù)/模型為節(jié)點，算子為邊的“有向無環(huán)圖”。下圖是深度學(xué)習(xí)的算法處理流程，整個算法實現(xiàn)就是一個有向無環(huán)圖。

下圖是我們做的一個利用深度學(xué)習(xí)做電影猜你喜歡的推薦業(yè)務(wù)流程，整個流程是由各個算子通過依賴關(guān)系鏈接起來的，就像一個有向無環(huán)圖。

推薦業(yè)務(wù)的有向無環(huán)圖抽象

根據(jù)Doraemon系統(tǒng)的設(shè)計哲學(xué)及上面描述的推薦系統(tǒng)的核心模塊，結(jié)合業(yè)內(nèi)，一般將推薦系統(tǒng)分為召回(將用戶可能會喜歡的標的物取出來)和排序(將取出的標的物按照用戶喜好程度降序排列，最喜歡的排在前面)兩個過程，推薦系統(tǒng)可以根據(jù)如下方式進行設(shè)計。

基礎(chǔ)組件：業(yè)務(wù)枚舉類型、常量、路徑處理、配置文件解析等。

數(shù)據(jù)讀入組件：包括從HDFS、數(shù)據(jù)倉庫、HBase、Mysql等相關(guān)數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)的操作，將這些操作封裝成通用操作，方便所有業(yè)務(wù)線統(tǒng)一調(diào)用；

數(shù)據(jù)流出組件：類似數(shù)據(jù)讀入組件，將推薦結(jié)果插入最終存儲(如Redis，CouchBase等)的操作封裝成算子，我們一般是將推薦結(jié)果流入Kafka，利用Kafka作為數(shù)據(jù)管道，最終再從Kafka將數(shù)據(jù)插入推薦存儲服務(wù)器；

算法組件：這個是整個推薦系統(tǒng)的核心。在工程實現(xiàn)過程中，我們將推薦系統(tǒng)中涉及到的算子抽象為3個接口， AlgParameters(算子依賴的參數(shù)集合)、 Algorithm/AlgorithmEx (具體的算法實現(xiàn)，如果算法依賴模型，采用AlgorithmEx，比如利用模型做推斷)、Model(算法訓(xùn)練后的模型，包括模型的導(dǎo)入、導(dǎo)出等接口)。所有的算子實現(xiàn)實現(xiàn)上面3個接口的抽象方法。下圖給出了這3個接口包含的具體方法以及Spark mllib中的矩陣分解基于該抽象的實現(xiàn)。

在我們的業(yè)務(wù)實踐中，發(fā)現(xiàn)上述抽象很合理，基本推薦業(yè)務(wù)涉及到的所有算子(ETL、模型訓(xùn)練、模型推薦、排序框架、數(shù)據(jù)過濾，具體業(yè)務(wù)邏輯等)都可以采用該方式很好的抽象。

評估組件：主要是包括算法訓(xùn)練過程的離線評估等；

其他支撐組件：比如AB測試等，都可以整合到Doraemon框架中；

這里要特別說一下數(shù)據(jù)(模型)，數(shù)據(jù)作為算子的輸入輸出，一定要定義嚴格的范式(具備固定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如矩陣分解訓(xùn)練依賴的數(shù)據(jù)有三列，一列用戶id，一列物品id，一列用戶對物品的評分)，Spark的DataFrame可以很好的支撐各種數(shù)據(jù)類型。數(shù)據(jù)格式定義好后，在算子讀入或者輸出時，可以對類型做校驗，可以很好的避免很多由于業(yè)務(wù)開發(fā)疏忽導(dǎo)致的問題。這有點類似強類型編程語言，在編譯過程(類似算子)可以檢查出類型錯誤。

我們將上面的6類組件封裝成一個Doraemon的lib庫，供具體的推薦業(yè)務(wù)使用。

基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)中心和計算中心的抽象，我們將所有推薦業(yè)務(wù)中涉及到的數(shù)據(jù)和算子分別放入數(shù)據(jù)倉庫和算子倉庫，開發(fā)推薦業(yè)務(wù)時根據(jù)推薦算法的業(yè)務(wù)流程從這兩個倉庫中拿出對應(yīng)的“積木”來組裝業(yè)務(wù)，參考下圖。

基于Doraemon框架的算法組件化開發(fā)方式

基于上面的設(shè)計原則，推薦業(yè)務(wù)可以抽象為“數(shù)據(jù)流”和“算子流”兩個流的相互交織，利用Doraemon框架構(gòu)建一個完善的推薦業(yè)務(wù)流程如下圖。

基于Doraemon框架開發(fā)的推薦業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)流與算子流相互交織，非常清晰

另外，如果公司做產(chǎn)品線的拓展，比如今日頭條拓展新產(chǎn)品抖音、西瓜視頻、火山小視頻等，可以基于上面所提到的“推薦算法的范式”實現(xiàn)很多推薦業(yè)務(wù)(比如猜你喜歡、相似影片、熱門推薦等)，將這些業(yè)務(wù)封裝到一個DoraemonBiz.jar的jar包，這樣這些能力可以直接平移到新的產(chǎn)品線，賦能新業(yè)務(wù)。這種操作就是二次封裝，具有極大的威力，下面給一個形象的圖示來說明這種二次賦能的邏輯，讓大家更好理解這種思想。

通過二次封裝，構(gòu)建推薦業(yè)務(wù)單元，賦能到新產(chǎn)品矩陣

從上面的介紹，相信大家已經(jīng)感受到了Doraemn框架的威力了，有了這套框架，我們可以高效的開發(fā)算法了，如果有新的技術(shù)突破，我們可以將這些新算法實現(xiàn)并封裝到Doraemon框架中，不斷拓展Doraemon的能力，讓Doraemon成長為具備更多技能(算子)的巨人！

07 推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)的設(shè)計哲學(xué)

要為推薦系統(tǒng)設(shè)計一套好用高效的工程框架并不容易，往往需要踩過很多坑，通過多年經(jīng)驗的積累才能深刻領(lǐng)悟。前面在“推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計”一節(jié)已經(jīng)說了很多構(gòu)建Doraemon框架的設(shè)計原則，本節(jié)試圖從整個推薦業(yè)務(wù)工程實現(xiàn)的角度給出一些可供參考的設(shè)計哲學(xué),以便大家可以更好的將推薦系統(tǒng)落地到業(yè)務(wù)中。

什么是好的推薦系統(tǒng)工程實現(xiàn)？

個人認為好的工程實現(xiàn)需要滿足如下幾個原則：

01.別人很容易理解你的邏輯；

02.按照業(yè)務(wù)流/數(shù)據(jù)流來組織代碼結(jié)構(gòu)；

03.便于debug；

04.保證數(shù)據(jù)存儲、代碼模塊、業(yè)務(wù)邏輯的一致性；

設(shè)計好的推薦系統(tǒng)工程架構(gòu)的原則？

01.盡量將邏輯拆解為獨立的小單元；

02.代碼單元的輸入輸出定義清晰；

03.設(shè)置合適的交互出入口；

04.確定通用一致的數(shù)據(jù)交互格式；

05.數(shù)據(jù)存儲、業(yè)務(wù)功能點、代碼單元保持一一對應(yīng)；

怎么設(shè)計好的推薦系統(tǒng)工程架構(gòu)？

01.確定思考問題的主線：數(shù)據(jù)流or業(yè)務(wù)流；

02.畫出業(yè)務(wù)流或者數(shù)據(jù)流的架構(gòu)圖；

03.確定核心功能模塊；

04.根據(jù)核心功能模塊組織代碼目錄結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)；

05.定義清晰明確的數(shù)據(jù)格式；

下圖是作者團隊開發(fā)的深度學(xué)習(xí)猜你喜歡推薦系統(tǒng)(基于Tensorflow開發(fā))的業(yè)務(wù)流程圖,對應(yīng)的代碼組織結(jié)構(gòu)和對應(yīng)的數(shù)據(jù)在本地文件系統(tǒng)中的存儲結(jié)構(gòu)，基本按照上述設(shè)計原則來做，看起來很清晰，方便理解和問題排查。

業(yè)務(wù)流，數(shù)據(jù)存儲，代碼工程結(jié)構(gòu)保持對應(yīng)

08 近實時個性化推薦

推薦系統(tǒng)在實際業(yè)務(wù)實現(xiàn)時一般是T+1推薦(每天更新一次推薦，今天利用昨天之前的數(shù)據(jù)計算用戶的推薦結(jié)果)，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的深入發(fā)展，特別是今日頭條和快手等新聞，短視頻APP的流行，越來越多的公司將T+1和實時策略相結(jié)合(比如采用流行的lambda架構(gòu)，下圖是一個采用lambda架構(gòu)的推薦架構(gòu)圖，供參考)將推薦系統(tǒng)做到了近實時推薦,根據(jù)用戶的興趣變化實時為用戶提供個性化推薦。像新聞、短視頻這類滿足用戶碎片化時間需求的產(chǎn)品，做到實時個性化可以極大提升用戶體驗，這樣可以更好地滿足用戶需求，提升用戶在產(chǎn)品的停留時間。這里我們只是簡單的介紹了一下實時個性化推薦，我在后續(xù)的系列文章中會詳細講解實時推薦系統(tǒng)。

推薦系統(tǒng)的lambda架構(gòu)

09推薦系統(tǒng)業(yè)務(wù)落地需要關(guān)注的問題

推薦系統(tǒng)要想很好的落地產(chǎn)生價值，除了算法實現(xiàn)、核心模塊和支撐模塊構(gòu)建外,還有很多方面需要考慮，下面簡單描述一下其他需要考慮的點,這些點都是非常重要的,深入理解這些問題，對真正發(fā)揮出推薦系統(tǒng)的價值有非常大的幫助。

二八定律：你的產(chǎn)品可能包含很多推薦模塊，但是在投入精力迭代優(yōu)化過程中，需要將核心精力放到用戶觸點多的產(chǎn)品(位置好，更容易曝光給用戶的推薦產(chǎn)品)上，因為這些產(chǎn)品形態(tài)占整個推薦價值產(chǎn)出的絕大部分。這個道理看起來誰都懂，但在實際工作中一直堅守這個原則，還是很難的；

牛逼的算法與工程可實現(xiàn)性易用性之間的平衡：剛從事推薦算法開發(fā)的工程師會覺得算法的價值是巨大的，一個牛逼的算法可以讓產(chǎn)品一飛沖天。殊不知很多在頂級會議上發(fā)表的絕大多數(shù)“高大上”的算法遇到工業(yè)級海量數(shù)據(jù)大規(guī)模的分布式計算難以在工程上落地。好的推薦算法一定要是易于工程實現(xiàn)，跟公司當前的技術(shù)架構(gòu)、人員能力、可用資源是匹配的；

推薦系統(tǒng)冷啟動：冷啟動是推薦系統(tǒng)非常重要的一塊，特別是對新產(chǎn)品，這塊設(shè)計策略好不好直接影響用戶體驗，冷啟動有很多實現(xiàn)方案，作者以后會單獨介紹冷啟動的實現(xiàn)策略；

推薦系統(tǒng)的解釋：給用戶提供一個推薦理由有時會達到事半功倍的效果，能夠提升用戶體驗，促進用戶的點擊購買。推薦理由又是很難做的，主要是因為現(xiàn)在很多推薦算法(特別是深度學(xué)習(xí)算法)可解釋性不強，給你做出了推薦可能很精準，但是整個系統(tǒng)無法給你解釋為什么給你推薦。拿推薦系統(tǒng)給你推薦了電影A來說明，我們可以從其他的途徑來做解釋， 比如“因為你喜歡B”(電影B跟A有一定的相似性)，“今天是國慶節(jié)，為你推薦A”，“今天是雨天，為你推薦A”，“跟你興趣相似的人都喜歡A”等等，只要可以挖掘出用戶的行為，場景(時間，空間，上下文等)，跟推薦的電影的某種聯(lián)系，這種聯(lián)系都可以作為推薦解釋的理由，不必拘泥于一定要從推薦算法原理中尋找解釋；

推薦系統(tǒng)UI設(shè)計和交互邏輯：好的產(chǎn)品UI和交互邏輯有時比好的算法更管用，推薦算法工程師一定要有這種意識，平時在做推薦系統(tǒng)時，也要往這方面多思考，當前的UI及交互是否合理，是否還有更好的方式，多參考或者咨詢一下設(shè)計師的思路想法，多體驗一下競品，往往你會有新的收獲。我不是這方面的專家，這里只給大家舉一個電視貓產(chǎn)品的例子(見下圖)， 好的UI交互可以極大提升用戶體驗和點擊。

好的UI和交互的價值甚至比好的算法大很多

推薦系統(tǒng)的價值度量： 讓推薦系統(tǒng)發(fā)揮價值, 首先要度量出推薦系統(tǒng)的價值，我們需要將推薦系統(tǒng)的價值量化出來，只有量化出推薦系統(tǒng)的價值，推薦工程師的價值才能夠被公司認可，老板才愿意在推薦系統(tǒng)上投入資源。這里我簡單說一下推薦系統(tǒng)的價值產(chǎn)出方式(拿視頻推薦舉例說明)。

（1）推薦系統(tǒng)可以提升用戶體驗和留存，讓用戶更快更便捷找到想看的電影，減少找片時間：可以統(tǒng)計出推薦產(chǎn)生的播放量，總播放時長，人均播放時長，這些數(shù)值指標跟大盤的平均指標對比，可以體現(xiàn)推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢，推薦系統(tǒng)的這些指標在大盤的占比也可以衡量推薦系統(tǒng)所占的分量；

（2）推薦系統(tǒng)可以創(chuàng)造收益：通過精準推薦會員節(jié)目，用戶通過推薦的會員節(jié)目購買會員可以產(chǎn)生會員收益；在推薦的節(jié)目上做貼片廣告，用戶播放推薦的節(jié)目讓廣告曝光，可以產(chǎn)生廣告收益；這兩塊收益需要量化出來，體現(xiàn)出推薦系統(tǒng)支撐商業(yè)變現(xiàn)的能力；

10推薦系統(tǒng)的技術(shù)選型

根據(jù)第二節(jié)推薦系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)的描述，推薦業(yè)務(wù)落地依賴大數(shù)據(jù)技術(shù)， 推薦系統(tǒng)的中間過程和結(jié)果的存儲需要依賴數(shù)據(jù)庫，推薦系統(tǒng)接口實現(xiàn)需要依賴web服務(wù)器。這些方面需要的軟件和技術(shù)在前面基本都有簡單介紹，也都有開源的軟件供選擇，對創(chuàng)業(yè)公司來說，沒有資源和人力去自研相關(guān)技術(shù)，選擇合適的開源技術(shù)是最好最有效的方案。

本節(jié)詳細描述一下推薦系統(tǒng)算法開發(fā)所依賴的機器學(xué)習(xí)軟件選型，方便大家在工程實踐中參考選擇。

由于推薦系統(tǒng)落地強依賴于大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，而最流行的開源大數(shù)據(jù)技術(shù)基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，所以推薦算法技術(shù)選型要圍繞大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)來發(fā)展，可以無縫的將大數(shù)據(jù)和人工智能結(jié)合起來。

基于大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)有很多機器學(xué)習(xí)軟件可以用來開發(fā)推薦系統(tǒng)，比如Apache旗下的工具SparkMLlib、Flink-ML、Mahout、Storm、SystemML。以及可以運行在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)上的DeepLearning4J(Java深度學(xué)習(xí)軟件)，TonY（TensorflowonYARN，LinkedIn開源的），CaffeOnSpark(雅虎開源的)，BigDL(基于Spark上的深度學(xué)習(xí)，Intel開源的)等。

隨著人工智能第三次浪潮的到來，以Tensorflow，Pytorch，MXNet等為代表的深度學(xué)習(xí)工具得到工業(yè)界的大量采用，Tensorflow上有關(guān)于推薦系統(tǒng)、排序框架的模塊和源代碼，可供學(xué)習(xí)參考，通過簡單修改可以直接用于推薦業(yè)務(wù)中。

另外像xgboost,scikit-learn，H2O，gensim等框架也是非常流行實用的框架，可以用于實際工程項目中。

國內(nèi)也有很多開源的機器學(xué)習(xí)框架，騰訊開源的Angel(基于參數(shù)服務(wù)器的分布式機器學(xué)習(xí)平臺，可以直接運行在yarn上)，百度開源的PaddlePaddle(深度學(xué)框架)，阿里開源的Euler(圖深度學(xué)習(xí)框架)，X-DeepLearning(深度學(xué)習(xí)框架)，也值得大家學(xué)習(xí)參考。

作者所在公司主要采用SparkMllib，Tensorflow，gensim等框架來實現(xiàn)推薦系統(tǒng)算法的開發(fā)。

至于開發(fā)語言，Hadoop生態(tài)圈基本采用Java/Scala，深度學(xué)習(xí)生態(tài)圈基本采用Python(Tensorflow、Pytorch都采用python作為用戶使用軟件的開發(fā)語言，但它們的底層還是用C++開發(fā)的)，所以采用Java/Scala，Python作為開發(fā)語言有很多開源框架可供選擇，相關(guān)的生態(tài)系統(tǒng)也很完善。

隨著大數(shù)據(jù)、云計算、深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的人工智能浪潮的發(fā)展，越來越多的頂級科技公司開源出很多好用有價值的機器學(xué)習(xí)軟件工具，可以直接用于工程中，也算是創(chuàng)業(yè)公司的福音。

11推薦系統(tǒng)的未來發(fā)展

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，5G技術(shù)的商用，未來推薦系統(tǒng)一定是互聯(lián)網(wǎng)公司產(chǎn)品的標配技術(shù)和標準解決方案，推薦系統(tǒng)會被越來越多的公司采用，用戶也會越來越依賴推薦系統(tǒng)來做出選擇。

在工程實現(xiàn)上，推薦系統(tǒng)會越來越采用實時推薦技術(shù)來更快的響應(yīng)用戶的興趣(需求)變化，給用戶強感知，提升用戶體驗，增加公司收益。

個人覺得未來會有專門的開源的推薦引擎出現(xiàn)，并且是提供一站式服務(wù)，讓搭建推薦系統(tǒng)成本越來越低。同時隨著人工智能的發(fā)展，越來越多的云計算公司會提供推薦系統(tǒng)的PAAS或者SAS服務(wù)(現(xiàn)在就有很多創(chuàng)業(yè)公司提供推薦服務(wù),只不過還做的不夠完善)，創(chuàng)業(yè)公司可以直接購買推薦系統(tǒng)云服務(wù)，讓搭建推薦系統(tǒng)不再是技術(shù)壁壘，到那時推薦系統(tǒng)的價值將會大放異彩！到那時,不是每個創(chuàng)業(yè)公司都需要推薦算法開發(fā)工程師了，只要你理解推薦算法原理,知道怎么將推薦系統(tǒng)引進產(chǎn)品中創(chuàng)造價值,就可以直接采購?fù)扑]云服務(wù)。就像李開復(fù)博士最新的暢銷書《AI未來》中所說的，很多工作會被AI取代，所以推薦算法工程師也要有危機意識，要不斷培養(yǎng)對業(yè)務(wù)的敏感度，對業(yè)務(wù)的理解，短期是無法被機器取代的，到時候說不定可以做一個推薦算法商業(yè)策略師。

12結(jié)語

本文是作者多年推薦系統(tǒng)學(xué)習(xí)、實踐經(jīng)驗的總結(jié)，希望能夠幫助到即將入行推薦系統(tǒng)開發(fā)的讀者或者推薦系統(tǒng)開發(fā)人員，讓大家少走彎路。