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編輯導語：推薦系統中包含著許多模塊，數據流是其中的一個重要模塊。在上篇文章里，作者闡述了推薦策略產品中的系統框架及模塊演進；本篇文章里，作者總結了推薦系統框架中的數據流模塊，讓我們一起來看一下。
在本章節，我們來了解推薦系統框架的數據流。
一、概括
為什么要了解數據流？
對于一款非常復雜的產品，比如像推薦系統這塊由多個模塊組成的產品，只有了解了其數據流，才能知道這個系統是如何運作的。
對于產品經理自身而言，只有了解了整體數據流，才能增強自己對復雜產品設計的把控能力。
二、推薦系統數據流
1. 背景Brief
要了解推薦系統的數據流，首先需要知道，對于一個推薦系統，主要的數據模塊。可以將其抽象成3個模塊：用戶數據、物料數據、用戶行為。
2. 推薦系統目標
對于一個推薦系統，它的目標是什么？通過兩個case來了解。
1）Case 1：資訊場景
比如資訊場景業務目標是點擊率。點擊率的計算邏輯 = click / show。
那為了提升點擊率，我們需要哪些數據實現目標？
- 靜態數據：用戶表、物料表。
- 用戶行為數據：用戶行為數據。
聚焦到用戶行為數據，如何定義哪些是正樣本、哪些是負樣本。
需要注意的是，在行為數據定義時候（樣本定義時候），經常出現的幾個show虛報的問題：
- 推薦結果即show。推薦結果即show的意思是，比如一個相關推薦場景，后臺服務器一次給出的預測結果是10條數據，客戶端只展現了4條。為了圖方便，客戶的上報show的邏輯是將所有的返回推薦結果都上報為show。
- 加載即show。在信息流場景，往往需要預加載。但是很多預加載的item，實際上尚未被展示。客戶的埋點邏輯是加載即上報show，因此會導致show虛高。
- 信息流上下滑動。在信息流場景，還經常出現的一個問題是，用戶經常上下刷動，所以同一物料會有多次曝光，建議上報時候做去重設置。
2）Case 2：小視頻場景
比如小視頻場景，建模目標是完播率，即視頻的播放時長/視頻的總時長。
3. 推薦系統如何實現業務目標
將推薦系統實現業務目標拆分成兩條數據流來理解，在線數據流和離線數據流。
1）在線數據流
在線數據流是指一個請求進入到推薦系統到給出預估結果的流程，參考下述示例圖。
接著進一步了解在線數據流。
用戶來到APP，打開APP，這個時候前端會像服務器后端發送請求，接著服務器后端會像推薦系統（SaaS服務）發送請求。
推薦服務接受到這個請求，會先進行load balance，接著后端處理，在后端處理分為算法和規則，算法即召回和排序，規則即rerank。
根據2.2的描述，我們知道，對于一個推薦系統來說，都有其特定的目標，當我們完成目標確認后，比如提升點擊率或者完播率。
接著就可以開始建模了。假設模型已經ready。來看一下推薦系統的在線流程～
- 召回（Recall）：召回的作用是從整個物料庫中，通過某一種/多種策略，快速召回一小批物料，供后續模型打分使用。
- 排序（Rank）：排序是將前一個階段召回的物料進行模型排序。
- 重排（Rerank）
重排是什么？
重排是基于排序環節的打分結果，對上述結果再次進行排序。
為什么需要重排？
在上一個環節，排序做的事本質上是預測用戶對物品該興趣的概率，考慮的只是物品與用戶之間的關系，但是忽略掉了物品之間的相關性。
如何理解呢？分享一個極端的case，小紅最近酷愛刷電影剪輯類小視頻，模型學習的話，很可能學出來最后給用戶推薦的都是同一個publisher的10條item。
這樣肯定是不行的，試想，如果你正在刷抖音，連續10條都給你推薦同一個博主的內容，這個體驗能好嗎？所以需要rerank。
重排環節一般會做什么？
重排階段是個策略出沒之地，就是集中了各種業務和技術策略。比如為了更好的推薦體驗，這里會加入去除重復、結果打散增加推薦結果的多樣性、強插某種類型的推薦結果等等不同類型的策略。
2）離線
什么是離線數據流呢？模型訓練以及模型的更新都是離線數據流完成的事。
離線模型的訓練以及模型的更新，涉及到多個數據模塊的配合，包括用戶畫像、物料畫像、行為日志，離線數據流，我們下章節見～
#專欄作家#
一顆西蘭花，人人都是產品經理專欄作家。關注AI產業與寫作工具，擅長數據分析，產品研發管理。
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