人工智能AI面试题-7.3请详细聊聊推荐系统⾥里里的排序算法

7.2  请详细聊聊推荐系统⾥里里的排序算法

信息的时代，找到所需内容变得更加困难。这就是个性化推荐应运而生的原因。随着移动互联网的崛起，用户不仅是内容的消费者，还是内容的创造者。为了解决信息过载问题，个性化推荐在大数据和人工智能的支持下应运而生。 个性化推荐通过分析用户的兴趣和偏好，进行个性化计算，为用户提供高质量的定制内容。这不仅可以帮助用户满足需求，还能提高用户体验。 💡 爱奇艺推荐系统简介 💡 我们的推荐系统分为两个关键阶段：召回阶段和排序阶段。 1. **召回阶段** 📢   - 根据用户的兴趣和历史行为，从海量视频库中筛选出小而精选的候选集（通常是几百到几千个视频）。   - 这些候选内容都是用户感兴趣的，但需要更精确的排序来决定最终推荐哪些。 2. **排序阶段** 📑   - 在召回阶段的基础上，进一步精确计算每个视频的得分，以从成千上万的候选内容中选择用户最感兴趣的高质量内容（通常只有十几个视频）。   - 排序模型负责这一关键任务。 推荐系统的整体结构如图所示，各个模块扮演着关键角色： 1. **用户画像** 👤   - 包括用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等多维度分析，是个性化推荐的基础。    2. **特征工程** 🛠️   - 包括视频的类别属性、内容分析、人群偏好和统计特征等全面的描述和度量，为视频内容和质量分析提供基础。 3. **召回算法** 🧲   - 包括多个通道的召回模型，如协同过滤、主题模型、内容召回和SNS通道，从视频库中选出多样性的偏好内容。 4. **排序模型** 📊   - 对多个召回通道的内容进行统一的打分排序，选出最优的少量结果。 此外，推荐系统还注重推荐结果的多样性、新鲜度、独特性和惊喜度等多个维度，以满足用户不同的需求和期望。 这些算法和技术背后的工作就像程序员的代码，精细调整和优化，以提供最佳的用户体验。希望这个深度解析对你理解推荐系统排序算法有所帮助！ 🌐📈