推荐系统的工作流程

在互联网飞速发展的现代社会，人们每天都要受到成百上千条信息的轰炸，APP推送、新闻热点、信息流广告……一个有效的“信息过滤器”已经成为了人们日常生活的刚需，也是信息供应商在激烈的市场环境中脱颖而出的必杀技。

推荐系统正扮演着这样一个角色，它如同筛子一般，帮我们找到最想要的内容。但是，推荐系统过高的技术门槛和研发成本把很多企业挡在了门外。第四范式基于机器学习技术推出的智能推荐产品先荐，专注于内容行业的个性化推荐，凭借自身的技术优势有效解决着这一难题，已经服务了36氪、花瓣、果壳等知名媒体，不断受到行业内的广泛好评。

在接下来的文章中，先荐将系统地讲解推荐系统的相关知识，希望各位技术爱好者能对推荐系统有更多、更多的了解。首先，我们将从推荐系统的工作流程讲起。

1. 信息收集阶段

这一阶段会收集用户的相关信息，用以生成预测任务的用户画像，这些信息包括用户属性、用户行为或用户访问的资源。只有用户画像完全建立后，推荐系统才能开始运行。推荐系统需要尽可能多地了解用户，这样的话从一开始就能为用户提供合理的推荐结果。

推荐系统依赖于不同类型的输入，例如最直接的显式反馈，即用户直接输入感兴趣的内容，或隐式反馈，即通过观察用户行为间接地推断用户偏好，还可以通过显式和隐式反馈的组合来获得混合反馈。

以网络学习平台为例，用户画像是与特定用户相关联的个人信息的集合。这些信息包括该用户的认知技能、智力水平、学习方式、兴趣爱好以及交互行为等。用户画像通常用于用户模型构建时信息检索所需。换句话说，用户画像粗略地反映了用户模型。要想做成功一个推荐系统，很大程度上取决于其对用户兴趣的表征能力。要想获得准确的推荐结果，准确的用户模型必不可少。

1.1 显式反馈

网站一般会在用户操作界面上提示用户对内容做出评价，以便构建和改进该用户的用户模型。推荐结果的准确性取决于用户提供的评级数量。用户的评级数量越多，推荐结果越准确。显式反馈的唯一缺点是，非常依赖用户评级的积极性，而且，用户不是时时刻刻愿意做出评级。不过，相比之下，显示反馈不涉及到从用户行为中获取用户偏好这一步，因此提供的数据更可靠，整个推荐