深解京东个性化推荐系统演进史

要害技能

保举体系涉及的技能点较量多，思量到篇幅有限，这里重点先容本性化保举中较量重要的部门。

保举引擎

本性化保举体系的焦点是保举引擎，保举引擎的一样平常处理赏罚进程是召回候选集，举行动则过滤，行使算法模子打分，模子融合排序，保举功效多样化展示。首要行使的技能是呆板进修模子，团结常识图谱，发掘商品间的相关，按用户场景，通过高维特性计较和海量召回，大局限排序模子，举办本性化保举，晋升排序结果，给用户极致的购物体验。

保举引擎处理赏罚逻辑首要包罗分派使命，执行保举器，归并召回功效。保举器认真召回候选集、营业法则过滤、特性计较、排序等处理赏罚。保举引擎技能架构如图 7 所示。

图7　保举引擎技能架构

分派。按照保举场景，按召回源举办使命拆分，要害是让漫衍式使命达到负载平衡。

保举器。保举引擎的焦点执行组件，获取本性化保举功效，保举器的实现如图 8 所示。

图8　保举器架构

• 召回阶段。获取候选集，一样平常从基于用户画像、用户偏好、区域等维度举办召回，假如是新用户的召回资源不足，会行使冷启动处事举办召回。

• 法则过滤阶段。对人工法则、一品多商、子母码、邮差差价等举办过滤。

• 特性计较阶段。结实用户及时举动、用户画像、常识图谱、特性处事，计较出召回的候选集的特性向量。

• 排序阶段。行使算法模子对召回候选集打分，按照召回源和候选集的分值，按必然的计策对候选集举办从头排序。

归并。合并多个保举器返回的保举功效，按营业法则举办归并，思量必然的多样性。举例来说，京东App首页“猜你喜好”的实现进程如图 9 所示。起首按照用户画像信息和用户的近期举动及相干反馈信息，选择差异的召回方法，举办营业法则过滤；对满意要求的候选商品集，提取用户特性、商品特性、用户和商品的交错特性；行使算法模子按照这些特性计较候选商品的得分；按照每个商品的得分对商品举办排序，同时会富厚保举来由，思量用户体验，会对最终排好序保举功效举办微调解，如多样性展示。

图9　猜你喜好实现进程图

用户画像

（编辑：湖南网）

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