2 张图带你看懂今日头条推荐系统

推荐系统是一个策略行为，本文将用两张图，来带你看懂今日头条的推荐系统。

推荐系统的“前身”

2016年，腾讯以80亿美元估值投资今日头条，结果大家都知道，张一鸣拒绝了腾讯的投资，现在大家也知道，字节跳动估值750亿美元，这一切，推荐系统功不可没。
因为搜索引擎和推荐系统太相似，相对来说也更简单（勿喷），所以我们先来了解一下搜索引擎。至于搜素引擎是不是推荐系统的前身，我很懒，没有考察。

如上图，搜索引擎分成为离线部分和在线部分，每一部分有不同的使命。

简单来说，搜索引擎的离线部分，专注于内容的搜集和处理。搜索引擎通过网络爬虫抓取网站上的原始内容，并将内容建立索引。这些内容会根据搜索系统的不同要求建立不同的索引体系，比如新闻类型的内容，会建立时效性的索引数据。

搜索引擎的在线部分，负责响应用户的搜索请求，完成内容的筛选和排序，并将最终结果返回给用户。我们举一个例子来说明这个流程：

• 用户在搜索引擎输入一个关键词NBA，搜索引擎搜索会对关键词进行分析、变换、扩充和纠错等处理，比如发现美职篮与NBA是同义词，就会将其扩充。
• 接下来，搜索引擎会通过多种方式从不同索引数据获得候选集，这个环节叫召回。
• 得到候选集后，搜索引擎通过更精细的计算模型对每一篇候选内容进行分值计算，对候选集的每一项进行排序。
• 这个时候，还不能将结果展示给用户，需要经过规则干预这一过程。这个过程服务于特定的产品目的。假如有这样一条“官方网站保护规则，确保所有品牌搜索词都可以优先返回官网”，则此时就会将官网插入并置顶，最后再将结果展示给用户。
• 此时，搜索引擎的工作还未结束。搜索引擎会根据用户的点击反馈去优化排序模型。比如，大部分用户都没有点击文章10，则文章10后续就不会获得更靠前的展现位置。

对以上两图进行总结就是下图，就是想让你们看的第一张图：

今日头条的推荐系统

通过上“一”张图，我们明白了搜索引擎的原理（无论怎样我都会装作你看懂了），而今日头条的这张图，就是比上图上多了一笔，考虑到这两张图高度相似，我这么懒的人，当然是不会去画的了，你们发挥想象吧。

其实，推荐系统也有离线部分和在线部分。上图（那不是图，是PNG）即是推荐系统的离线部分，与搜索引擎大同小异。

• 和搜索引擎一样，推荐系统也需要获取内容。推荐系统通过数据库导入、协议同步和用户提交等方式获取推荐内容。区别于搜索引擎，推荐系统获取内容的方式较多，且内容的结构化程度要远胜于搜索引擎爬虫抓取的内容。
• 推荐系统也需要将待推荐的内容进行索引化处理，这一点与搜索引擎较为相似。推荐系统的维度会更多。

接下来，就是推荐系统的在线部分了。天啊，看到上图，发现推荐系统真的和搜索引擎太像了，就多了一笔。

• 搜索引擎的输入为用户的搜索关键词，推荐系统同样需要输入，只是这个过程用户没有感知，对推荐系统来说，它的输入为场景信息，比如时间、地点和设备等。
• 搜索引擎获得输入后，会进行关键词处理，对于推荐系统来说，会进行用户画像查询。这个案例中，推荐系统了解到，该用户在实体词维度，对NBA感兴趣，在分类维度，对体育和科技感兴趣。
• 查询到用户画像后，推荐系统就进入召回环节。它通过多种方式，根据用户画像查询结果“NBA、体育和科技”，从不同索引数据里获得候选集合。
• 在召回完成后，和搜索引擎一样，推荐系统按照预定预估目标对候选集进行排序。
• 同样，推荐系统也需要经过规则干预步骤后，才会将最终结果展示给用户。
• 对于最后一步，用户的各种动作行为，在搜索引擎里，会持续优化排序模型，在推荐系统里，还会持续改进自身的画像。

对以上两图进行总结就是下图，就是想让你们看的第二张PNG（图)：

推荐系统的本质

通过对搜索引擎和推荐系统的两张图，我们大致明白了推荐系统是怎么个一回事。实际上，推荐系统是一个策略行为。对于策略，他有四要素，分别是：

• 待解决问题
• 输入（影响解决方案的因素）
• 计算逻辑（将输入转换成输出的规则）
• 输出（具体的解决方案）

对于今日头条来说：
它待解决的问题是“从海量的内容中，找到用户喜欢的内容”；
他的输入是“用户画像和内容特征”；
计算逻辑：将这些内容特征按一定规则转化为喜欢度；
输出：将内容按喜欢度从高到低排序。
由于我推荐系统的课程还未结束，先不展开这部分内容了。后面博客会对上文进行展开，有兴趣的同学，欢迎关注。
说明：以上内容来源于个人阅读和付费课程的归纳整理。
 
作者 @皮带 。

关键字：产品设计

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