搜广推校招面经三十六

快手 推荐算法

一、有10亿个数据量如何快速做召回

在推荐系统的召回阶段，面对海量数据（如10亿条记录），需要快速筛选出与目标用户相关的候选物品集合。由于数据规模巨大，直接对所有数据进行计算是不现实的，因此需要设计高效的召回策略。

1.1. 核心挑战

• 数据规模大: 10亿级别的数据无法直接加载到内存中。
• 实时性要求高: 召回过程通常需要在毫秒级完成。
• 稀疏性问题: 用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。
• 多样性需求: 召回结果需要覆盖尽可能多的潜在相关物品。

1.2. 大规模数据召回的常见方法

(1) 基于倒排索引的召回

• 原理：通过建立物品的倒排索引（Inverted Index），根据用户的行为或兴趣标签快速查找相关物品。
• 适用场景：适用于标签明确、用户兴趣可量化的场景。
• 优化：
  • 使用分布式索引（如Elasticsearch）加速查询。
  • 对热门标签或物品进行缓存，减少计算开销。

(2) 基于向量化检索的召回

• 原理：将用户和物品表示为向量，通过向量相似度（如余弦相似度）进行召回。
• 常用技术：
  • Embedding：通过模型（如Word2Vec、DeepWalk、YouTube DNN）生成用户和物品的向量。
  • 近似最近邻搜索（ANN）：使用高效的向量检索工具（如Faiss、Annoy、HNSW）加速召回。
• 优化：
  • 使用分片（Sharding）技术，将向量分布到多个节点并行计算。
  • 对高维向量进行降维（如PCA）或量化（如PQ），减少计算量。

(3) 基于图的召回

• 原理：将用户和物品构建为图（如二部图），通过图算法（如随机游走、Personalized PageRank）进行召回。
• 适用场景：适用于社交网络、内容推荐等场景。
• 优化：
  • 使用图数据库（如Neo4j）或分布式图计算框架（如GraphX）加速计算。
  • 对图进行剪枝或采样，减少计算复杂度。

(4) 基于规则的召回

• 原理：根据业务规则（如热门物品、地域偏好、时间偏好）进行召回。
• 适用场景：适用于冷启动或特定业务场景。
• 优化：
  • 对规则进行优先级排序，减少规则冲突。
  • 使用缓存（如Redis）存储热门规则的结果。

(5) 多路召回与融合

• 原理：结合多种召回方法（如基于标签、向量、图、规则），通过加权或模型融合得到最终结果。
• 优化：
  • 使用机器学习模型（如GBDT、DNN）对多路召回结果进行排序。
  • 对多路召回的结果进行去重和多样性控制。

1.3. 亿级数据量下的召回优化

在亿级别的数据量下，召回的性能和扩展性是关键。以下是一些优化思路：

(1) 分布式计算

• 使用分布式框架（如Spark、Flink）进行召回计算。
• 将数据分片（Sharding）到多个节点，并行处理。

(2) 分层召回

• 将召回分为多个层次：
  1. 粗召回：从10亿数据中快速筛选出100万候选集（如基于规则或倒排索引）。
  2. 精召回：从100万候选集中筛选出1000个物品（如基于向量或图算法）。

(3) 缓存与预计算

• 对热门物品或用户的召回结果进行缓存（如Redis）。
• 离线预计算用户与物品的相似度，减少在线计算量。

(4) 索引优化

• 使用高效的索引结构（如B+树、LSM树）加速查询。
• 对索引进行压缩（如Roaring Bitmaps），减少内存占用。

(5) 算法优化

• 使用近似算法（如ANN）替代精确计算。
• 对高维数据进行降维或量化，减少计算复杂度。

二、如何判断过拟合欠拟合，怎么解决？

见【搜广推校招面经十四】
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三、L1L2正则有什么效果？

见【搜广推校招面经二十五】
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