一、召回

智能推荐算法在直播场景中的应用 - 知乎

花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋：智能推荐系统在直播场景中的应用_哔哩哔哩_bilibili

1：基于item的协同过滤（求出来item之间的相似性，也叫itemCF），然后根据用户已经交互过的item求出来用户对没有交互的物品的交互概率。再限制一些条件，就可以得到召回结果（在直播里面，item可以分为商家item、商品item），商家item数量少，使用itemCF计算、存储上不会太多，直播售卖的商品item一般也不会太多（不像电商里面，一个羽毛球就可能是几千种，在直播中不可能这几千种羽毛球都有进行直播售卖，大多数情况下是一些大厂的、热门的羽毛球才会开直播）

对A,B两个物品计算相似性：分母是根号3*根号1，根号3是因为A与3个用户都有交互，根号1是因为B只和1个用户有交互，分子是共同有交互的个数。实际上理解这个有个极端的例子：假如AB都和3个用户有交互，那么根号3*根号3是3，最终相似性是1

在计算user和item的相似性时，可以看到user1和两个item都计算后进行相加，user3只和1个item计算后相加，显然不公平，因为相加的越多自然越大。但是user之间是不可比的，每个user在计算的时候，会同时和相同个数量的item进行计算

2：基于隐向量的协同过滤 利用用户和item的交互稀疏行为，进行矩阵分解，得到用户矩阵，item矩阵，然后进行内积召回

这种矩阵分解，后面有一些改进(用深度学习的方法，上面学习user item隐向量后，再用dnn学习两者的交互函数)，比如

神经网络+矩阵分解(NCF)，得到user、item的向量后，不是直接内积，而是concat再过mlp层最终得到score

神经矩阵分解(NeuMF)：得到user、item的向量后，不仅求得内积，也像NCF一样经过mlp，然后两部分concat，最后得到score

这种办法更适用于item数量多一些的业务，就不像上面的协同过滤那样担心存储问题了，每个user、item的都可以保存下来

3：Youtube-dnn。后面的各种召回模型中都有item侧特征，在直播中应该是商家item、商品item共同提取的特征才对

4：双塔召回（也叫基于内积模型的向量检索方法），及其优化办法

阿里广告技术最新突破：全链路联动-面向最终目标的全链路一致性建模 - 知乎

上面的youtube-dnn实际上是一种双塔召回，双塔召回的办法有许多，阿里对这个做了优化，从下面几个问题分析

(1) 在优化召回整个过程中，应该像阿里这样：沿着精准值预估的技术路线，在召回提出了新的可以面向任意目标(RPM (RPM=CTR*Bid) ，GMV (GMV=CTCVR*Price等)的全库向量召回技术PDM

(2) ctr为预估目标，这个从样本上就能学习到，不用特地优化

(3) 多样性，多兴趣

其中(1)两个点在阿里这篇文章中进行了解决。将user item的向量内积融入bid单价，导致向量内积的结果会包含RPM最大化

首先这个u a代表user和item的向量（通过pctr模型训练得到），然后乘上了加权系数，最基本的权重1，然后是和bid相关的权重，这里为了使得bid的权重更大些，使用user和所有item的平均相关性作为分母，相当于做了下加权。但是这样可能过于考虑了bid，可能相乘更好一些（而且不是user和item的平均相关性，而是user和当前item的相关性，也就是当user和某个item相关性强时，考虑bid的意义也大些）。ln(bid)是个常见的对数值特征的处理办法，在大值处减少影响程度

上面是考虑ecpm这个目标的RPM最大化，如果要考虑GMV的话，需要把user item的向量从pctr模型得到换成pctcvr得到即可

同时文章中提到，从最开始效果比较差的曝光、点击样本，到再加入unpv样本

整个架构图是上面这样，有几个点需要注意

(1) 首先是召回模型+精排模型联合训练，召回模型的loss组成由下面这几部分

曝光、点击样本上的loss(这个loss不是上面的pctr那条链路，而是旁边的auc_pctr，这个在每个batch中，正样本加入了batch内的随机K个item的负采样) + 蒸馏loss(蒸馏loss只针对unpv样本，而且loss的计算是精排模型的预测结果 - 召回双塔的预测结果，就像把精排模型的预测结果当做label一样去拟合，distill_loss = (logit_rank - logit_recall)**2)

(2) 联合训练时user_feature item_feature是共享embedding，蒸馏loss不对精排产生影响

5：bert召回

使用bert的3个优点

(1) BERT采用pre-train+fine-turning的训练模式，基于超大量语料进行pre-train，在pre-train过程BERT已经能学好单词、句法、语义等特征，具体任务只需用较少量的数据进行fine-truning。

(2) BERT是双向语言模型，拥有上下文信息。相比GPT（单向语言模型）和ELMO（粗暴的双向语言模型，前向和后向简单相加），BERT有得天独厚的优势

(3) BERT采用Transformer作为特征提取器，相比RNN LSTM，Transformer具有两点优势：RNN不可并行，BERT可并行；RNN很难捕捉长序列的依赖关系，Transformer可以

性能不好，但是效果好的bert召回，这种一般上不了线。将query和doc按照bert的输入方式放在输入层，然后后面是bert，最后output中，既可以先sum_polling再mlp得到score（58同城），也可以把[CLS]那个位置的embedding用来做二分类看两个相关性多少（美团好像是）

深度语义模型 BERT 在 58 同城搜索的实践 - AIQ

最基础的双塔bert，因为query和doc是各自编码，少了交互，所以精度不高。但是有点也很明白，编码部分是可以提前计算的（58、qq看点都这样做过）

QQ看点：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1652686974246350252&wfr=spider&for=pc

对双塔bert最后面计算query和doc向量的值时选择的办法(回归和pairwise最好)

双塔的基础上进行模型蒸馏（使用有交互的bert）

Poly-Encoder，介于没有交互和完全交互之间的思想。将query(假设长度是32)经过bert编码后，下一层定义N(N<=query的长度，一般不会太大，因为要做attention)个code，然后这N个code和32个编码向量做attention，得到N个attention向量，这N个向量再和item经过bert后的向量进行attention得到query最终的向量。然后这个向量和item向量做回归/pairwise（这个也是58他们做的最好的一个模型）

58同城的item是多模态的（多种表达），在直播中也是这样，直播间名+直播间介绍+主播名+卖的商品名+卖的商品的介绍。人为的把文档划分成多个文本域，每一个文本域经过一个独立的Bert塔，得到各文本域的语义向量。划分成多个文本域之后，文档这部分，就可以得到多个文本域的语义表达，而Query塔这边得到一种语义表达，然后也是进行Attention计算，得到一个动态的文档语义表达，最后接一个匹配层。这是在Embedding层进行交互

6：多兴趣召回。这种常常发生在用户在电商场景，直播场景，因为在里面用户会看不同类目的item，将这些类目混杂在一起进行召回是不合理的，最好是分别求出来向量进行内积召回

可以具体看这篇文章，里面加入了博主在调研时候发现的一些好文章，博主把自己总结的一些点也总结在了里面：Multi-Interest Network with Dynamic Routing for Recommendation at Tmall（MIND）_1066196847的博客-CSDN博客

下面给出这种思路中最重要的动态路径这个思想的两张重要的图

7：多模态召回

全民K歌直播推荐算法实践

在全民K歌中，除了item传统的特征之外，还另起了两个其他的item-tower，分别是歌曲song的特征、视频的特征，如果在淘宝直播中那么就是淘宝商品的embedding、整个直播视频的embedding。上面图中是把user-embedding和item的这3个embedding汇总到一个圆圈中，我觉得应该是把Live-view和song-view和media-view concat在一起再和user-embedding进计算

8：图网络召回

陌陌直播如何做到推荐系统的从 0 到 1 - AIQ

在直播推荐这个场景，构建图矩阵的时候，应该是一个异构图，图里面包含用户和主播、商品的各种交互关系（点击观看、评论、送礼物、关注），构建出来这样的图之后，比如用户和主播观看这层数据，利用graphsage这种图卷积可以来得到node的embedding，然后在搜索/推荐时，利用向量进行召回；也可以设计规则利用user - (query) - item这样的关系，召回有link关系的node作为召回结果

9：规则召回

Dolphin.海豚会|基于推荐算法提升直播业务的效能实践_用户

上面5类中，相似召回（item协同过滤）、向量召回在前面都讲过了，前面3类在淘宝直播中大概不会有，但是前1 2是会有的

推荐、搜索、广告中的召回、相关性、多目标精排 - 召回篇

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