一、蛇形合并原理
蛇形合并(Snake Merge)是一种常见的多路召回结果融合策略。它的核心思想是:从多个召回源(如热门、协同过滤、内容等)按顺序轮流抽取item,组装成最终候选集。这样做可以让不同召回源的结果均衡分布在最终结果中,提升推荐的多样性和公平性,避免某个召回源“霸屏”。
举例说明
假设有三个召回源:
- 源A:[A1, A2, A3]
- 源B:[B1, B2, B3, B4]
- 源C:[C1, C2]
蛇形合并后结果可能是:[A1, B1, C1, A2, B2, C2, A3, B3, B4]
二、使用场景
- 召回阶段多路融合:多源召回结果需要合并输出,提升内容分布和用户兴趣覆盖。
- 多样性推荐:防止某类内容集中出现,增强推荐内容的丰富性。
- 公平性场景:保证各类召回源都有展现机会。
三、优缺点
优点:
- 多样性好,不容易出现单一路径召回霸屏。
- 实现简单,易于理解和维护。
- 各召回源可公平参与,适合多源融合。
缺点:
- 不能根据打分优先级排序,可能影响整体推荐精度。
- 轮转机制对召回源质量要求高,否则可能拉入低质量内容。
四、Java代码实现
1. 数据结构定义
// 简单的Item类
class Item {
String id;
String source; // 来源标记
public Item(String id, String source) {
this.id = id;
this.source = source;
}
public String toString() {
return source + ":" + id;
}
}
2. 蛇形合并方法
import java.util.*;
public class SnakeMergeDemo {
public static List<Item> snakeMerge(List<List<Item>> recallLists, int maxItems) {
List<Item> result = new ArrayList<>();
int[] pointers = new int[recallLists.size()];
boolean done = false;
while (result.size() < maxItems && !done) {
done = true;
for (int i = 0; i < recallLists.size(); i++) {
List<Item> list = recallLists.get(i);
if (pointers[i] < list.size()) {
result.add(list.get(pointers[i])); // 蛇形合并
pointers[i]++;
done = false;
if (result.size() >= maxItems) break;
}
}
}
return result;
}
public static void main(String[] args) {
List<Item> listA = Arrays.asList(new Item("A1", "A"), new Item("A2", "A"), new Item("A3", "A"));
List<Item> listB = Arrays.asList(new Item("B1", "B"), new Item("B2", "B"), new Item("B3", "B"), new Item("B4", "B"));
List<Item> listC = Arrays.asList(new Item("C1", "C"), new Item("C2", "C"));
List<List<Item>> recallLists = Arrays.asList(listA, listB, listC);
List<Item> merged = snakeMerge(recallLists, 10);
// 输出结果
for (Item item : merged) {
System.out.print(item + " ");
}
// 结果: A:A1 B:B1 C:C1 A:A2 B:B2 C:C2 A:A3 B:B3 B:B4
}
}
3. 代码说明
- 通过
pointers数组记录每个召回源当前取到的位置。 - 外层循环直到达到合并数量或所有源取完。
- 内层循环依次从每个召回源轮流抽取item,保证公平和多样性。
五、扩展点
- 可以加权轮转(某些源每轮取多个item)。
- 可以加入去重逻辑(避免同一item多次出现)。
- 可以合并后再根据打分排序(蛇形+打分混合)。
总结
蛇形合并是一种简单高效的多路召回融合策略,适用于推荐系统的候选集组装环节。上述Java实现可直接用于工业场景,也易于扩展。
蛇形合并在推荐系统中的应用
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