本次分享的主题是快看漫画个性化推荐探索与实践，主要包括：

• 业务介绍

• 技术挑战

• 技术探索

• 总结与未来规划

▌业务介绍

1. 关于快看漫画

快看世界创立于2014年，旗下快看漫画 app 是中国新生代内容社区和原创 IP 平台，截止2019年7月总用户量已经突破2亿，注册用户量突破1亿，月活突破4000万，绝大多数用户属于高活跃、高粘性的95后、00后，快看漫画今年被 QuestMobile 等机构评为“最受00后欢迎的产品”。

很多人来到快看漫画，可能更多的是想看漫画，实际我们的内容不只是漫画，还有社区的 UGC 内容，从产品属性来讲虽然现在更倾向于漫画，但是我们在逐渐强化社区属性，也是未来重点的战略方向。所以，对于推荐来讲我们是长内容和短内容结合的。

2. 快看漫画推荐业务

上图为快看漫画的主要推荐业务场景，包括：首页个性推荐 tab，发现页推荐 tab，世界页推荐 tab，贴底相关推荐。画面会比之前好一些，对于推荐系统来讲，不光是技术、数据、算法，还和 UI/UE、领域知识相关。

内容形式包含：长漫画、短漫画、图文帖子、视频帖子等。

我们在做的事情就是如何为4000万月活用户很好的分发长内容和短内容。

▌技术挑战

1. 内容形式多样

短内容（短视频、新闻资讯、用户帖子等）特点：

• 占用用户碎片化时间，阅读时间短

• 兴趣点通常单一

长内容（漫画、小说等）特点：

• 占用用户大块的时间，阅读周期长

• 连续性、周期性、多章节多兴趣点

针对多样的内容形式，我们面临的技术挑战：

• 技术上如何捕捉长内容的连续性、周期性、多兴趣点等特征？

• 快看漫画既有长内容又有短内容，如何较好的融合两类内容？

2. 内容风格独特

快看漫画有大量的文本信息（帖子内容、弹幕、评论）和海量的图像信息（漫画图像、帖子图片），其带来的挑战为：

• 如何进行漫画类图像内容理解？图中古风的图片可能比较好理解，但是如何分辨校园和都市，通过图像是很难判别的。

• 独特的社区文化（比如二次元），新生代文化“暗语”（如上图帖子中的内容，对这方面不了解的人都很难理解，对于机器来说更难理解），给文本内容理解带来挑战。

▌技术探索：算法

1. 推荐算法演进

如果现在界定为深度学习时代，各大公司的产品都已经上了深度学习模型，深度学习的效果是非常好的，但是它的平台搭建周期是非常长的，并且很难被解释，是一个黑盒的东西，看不到摸不到，很难干预。对于前深度学习时代，也就是传统机器学习模型来说，它的可解释性强，训练起来比较容易，并且容易部署。

2. 快看推荐算法迭代

快看推荐算法起步相对于推荐领域是比较晚的，但是相对于漫画垂直领域还是比较早的，我们在2019年以前更多的是基于内容的推荐，今年的上半年我们引入了协同过滤，同时19年到现在排序这块主要用到的是 XGBoost，未来我们会考虑深度学习。

3. 基于内容的推荐

基于内容的推荐，最大的难点在于对内容的理解，我们有比较专业的运营和内容团队，在做推荐之前已经有了一些比较基础和简单的标签，可以快速的应用起来，所以我们最早做的是基于内容的推荐。做内容推荐，我们需要有很好的内容理解，构造好物品的画像，另外，需要很好的理解用户的兴趣偏好，构建用户的用户画像，我们把两者很好的结合就可以得到推荐的结果。对于内容推荐来讲，它的可解释性也是比较强的，对于在内容方面有很深积累的公司，可以很快的构建起来。

① 快看漫画标签体系

快看漫画的标签体系，分为三个维度：

• 作品基础维度：搞笑、青春、治愈等

• 用户分发维度：男性、女性、青少年等

• 内容创作维度：青春成长、兄妹、学生等

即使有专业的标签团队来打标签，建立很好的标签体系也需要很长的周期过程，因为人和人之间的感受和认知是有差距的，如何把这些标准制定好，保证每个作品打的标签是无差别的，这是一个专业性很强的问题。（上图为我们去年比较火的作品，被拍成了电影）

② 用户兴趣模型

做用户兴趣模型，需考虑：

• 相关行为：关注、点赞、评论、分享等

• 行为粒度：会精确到关注的作品或具体某个章节

• 章节数量：章节数量不等，有的作品很长，有的作品很短，如何判断用户对一个感兴趣，对另一个作品不感兴趣

• 兴趣衰减：用户的兴趣是周期性的，会存在兴趣衰减的情况

• 作品热度：需考虑热门作品，大家都在看的内容

③ 基于内容推荐总结

基于内容推荐的总结，存在以下缺点：

• 非常依赖标签

• 推荐粒度较粗，如果用户兴趣单一的话，召回会不足

• 缺乏新颖性

但是，这是我们第一次上线基于内容推荐的模型，DAU 人均阅读次数率提升35%，效果还是很不错的。

4. 基于协同过滤

之后，我们引入了协同过滤，下面为我们实现了的三种算法：

• 基于物品的协同过滤 ( Item-Based )，对于漫画来讲，作品数量不是特别大，可以很快的离线计算完成。

• 基于用户的协同过滤 ( User-Based )，由于我们有4000万的月活用户，做起来还是比较痛苦的，下面将重点介绍。

• 基于模型的协同过滤 ( Model-Based )

由于协同过滤都是基于矩阵来完成的，我们采用的是业界常用的 KNN 近邻算法。

① KNN 召回

因为，基于用户的协同算法用户相似度计算量巨大，所以，针对 KNN 近邻算法，我们做了调研，对 Nmslib 和 Faiss 库做了对比：

它们都是开源的，可能 Faiss 会比较知名一点，因为是 Facebook 开源的，它们的实现语言都是 C++，都实现了 Python 绑定，但是 Faiss 会支持 GPU，都实现了目前最快的 HNSW 分层索引算法，右边为网上找的两个算法在单机 CPU 上的 benchmark，训练集大概 100+W，维度是200，查找的是100个近邻。大家可以看到，最外层绿色的线就是 Nmslib 实现的 HNSW 算法，紧接着深绿色的就是 Faiss 实现的 HNSW 算法，对比 Nmslib 会慢一点，再往下一条线是 Faiss 实现的 IVF 算法，它会稍微差一些，但是它可以支持 GPU 并行计算，所以按照 GPU 去考量，那么这个明显是胜出的，所以我们综合考虑，选择了 Faiss 作为近邻计算的基础库。

这里简单介绍下 Faiss 实现的算法。

Faiss IndexIVFFlat 实现过程：

• 训练 & 建索引

① 聚类（找到聚类中心存储在量化器 quantizer 中）

② 找到每个向量最近的聚类中心点

③ 建立倒排id ( id 编号 ) list

④ 建立倒排 code ( 真实向量的倒排索引 ) list

• 搜索 topK

① 搜出查询向量最近的 n 个聚类中心点 id 及对应的距离

② 构建 k 个元素最大堆

③ Id 对应的倒排 list 每个向量计算距离后放入最大堆

④ 堆排序，最后做堆排序就可以得到 TopK

下面的 Faiss IndexIVFPQ，相当于一个升级优化版本，实现更复杂些，会计算残差，通过构建二级索引实现计算的加速。整体来说，我们实现了 User-Based CF 的实时在线召回。

② 基于协同过滤总结

协同过滤上线后，DAU 人均阅读次数提升了31%，同时协同过滤存在的缺点为：

• 倾向于推荐热门内容 ( 当然可以通过一些方法对热门内容进行打压 )

• 对新用户和新内容不友好

• 相似矩阵的计算量大 ( 可以通过 ANN 的方式来解决 )

5. 召回排序模型

我们有了基于内容的召回，基于协同过滤的召回，每个召回都有自己的排序结果，我们会考虑如何把这些结果合并起来，前期是基于规则的，后期我们采用 CTR 预估的方式，使用传统的召回+排序的结构。

① 常用 CTR 预估算法

常用的 CTR 预估算法有：LR、FM & FFM、GBDT ( 树模型 )、DNN ( 深度神经网络 )。

LR 模型

优势：

• 模型简单，善于处理离散化特征 ( 包括 id 类特征 )

• 容易实现分布式，可处理大规模特征和样本集

劣势：

• 特征需要离散化

• 特征之间在模型中是孤立的，需要做大量特征工程来做特征交叉

XGBoost 模型

优势：

• 树模型具有一定的组合特征能力

• 善于处理联系特征，可进行特征筛选，人工特征工程量少

劣势：

• 具有很强的记忆行为，不利于挖掘长尾特征

• 组合特征的能力有限

FM & FFM 模型

优势：

• 可以自动进行特征间的组合

• 通过引入特征隐向量，加速了训练的复杂度，善于处理稀疏数据

劣势：

• 工作量接近深度学习，效果不如深度学习

• FFM 计算复杂度高

DNN 模型

优势：

• 可直接输入原始特征，减少交叉特征选择

• 效果好

劣势：

• 可解释性差

• 模型可能较大，调参复杂，需要较大的工程支持

综上，我们最终选择人工特征工程量较少的 XGBoost 方案。

② 召回排序模型总结

上线召回排序模型之后，DAU 人均阅读次数提升36.6%，目前的现状和问题：

• 特征还需要进一步挖掘

• 模型的训练效果有待提升，需要工程上的提升

• 探索尝试新模型提升效果

▌技术探索：系统架构

1. 架构的重要性

架构的重要性：算法是大脑，架构是骨架，如果没有好的推荐系统架构，算法很难落地。

好的推荐系统需要具备的特质：

• 实时响应请求

• 及时、准确、全面的记录用户反馈

• 优雅降级，即使在服务出现问题的时候，也能推荐出个性化的结果

• 快速迭代推荐策略、算法

2. 经典 Netflix 推荐系统架构

这是 Netflix 在2013年公布的推荐系统架构，把推荐系统分为了三层：

• 离线层：一个用户产生行为，通过事件分发，分发到离线层和近线层，离线部分是通过 hive 和 pag 这种通过离线的任务把数据分发到模型训练和一些离线计算上。

• 进线层（准实时层）：近线层有个组件叫 Manhattan，相当于今天常用的 Flink 和 Strom，把实时计算结果存储到 Cassandra 相当于 HBase，然后还有 EVcache 相当于 redis。

• 在线层：在线层会用离线计算的模型和近线计算的结果，得出在线的排序结果。

这就是当时 Netflix 的推荐系统架构。

3. 快看推荐系统架构

我们在做快看推荐系统架构的时候，实际上是没有参考 Netflix 的架构，但是，当我们完成之后发现，各个层也可以按照这个方式去划分：

• 近线层（橙色，实时数据流过程）：客户端采集的日志数据，通过 Kafka、Flink 传递到实时用户画像和动态文档。

• 离线层（红色）：业务库数据通过 sqoop 导到 HDFS 后在 Spark 上计算，然后是离线模型，包括特征工程，模型训练，算法模型，向量索引，用户画像等等。

• 在线层（绿色）：包括在线的召回、排序、推荐、服务端、ios/android 等等。

• 工具（紫色）：标签权重模型、推荐结果追踪、数据指标监控和服务监控。

4. AB 实验平台

快看的 AB 实验平台在功能上是非常完善的，是从产品各层级自上而下统一的实验标识，方便联动；实现了设备随机、用户随机、流量随机的随机分组方式；通过实验分层支持正交实验，可以在一个层做多组实验；同时支持互斥实验，确保流量调整时用户稳定落在某一分组。

对于指标计算，进行了显著性的总结和功效的总结，并且指标可配置，在做实验的时候想关注哪些指标可以进行配置，方便查看算法实验的效果。

5. 推荐结果追踪工具

推荐往往会有一些 Bad case 暴露出来，如果没有做追踪，就很难查找那块儿出了问题，因此我们做了个性化推荐全链路的跟踪系统，保证了推荐的结果是因为什么推荐的，或者为什么没有被推荐，这样就保证了一个可解释性。如何解决的？我们会把当时的历史画像 Snapshot 和上下文，通过 HBase 记录下来。

▌总结与未来规划

1. 总结

本次分享主要介绍了快看和快看的推荐业务，从算法和系统两方面介绍了快看推荐技术在起步阶段的一些探索，并且介绍了大规模k近邻计算方法、AB 实验平台搭建等常用技术的落地方案。

2. 未来规划

• 内容理解是推荐业务的基石，目前这块儿还比较欠缺，未来将探索漫画领域的图像和文本内容理解技术。

• 传统机器学习方法探索充分之后将尝试深度学习推荐算法，以期更好的推荐效果。

「 更多干货，更多收获 」

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