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阿里飞猪个性化推荐:召回篇


导读: 召回几乎是所有推荐系统的基础模块,对应到电商的推荐中,它的作用是从海量的商品池中,筛选出一部分用户可能感兴趣的商品作为上层排序系统的候选集。因此,可以说召回效果的好坏直接决定了推荐效果的上界。

常见的有基于user profile的召回,基于协同过滤的召回,还有最近比较流程的基于embedding向量相似度的topN召回等等。方法大家都知道,但具体问题具体分析,对应到旅行场景中这些方法都面临着种种挑战。例如:旅行用户需求周期长,行为稀疏导致训练不足;行为兴趣点发散导致效果相关性较差;冷启动用户多导致整体召回不足,并且热门现象严重;同时,具备旅行特色的召回如何满足,例如:针对有明确行程的用户如何精准召回,差旅用户的周期性复购需求如何识别并召回等。

本次分享将介绍在飞猪旅行场景下,是如何针对这些问题进行优化并提升效果的。主要内容包括:⻜猪旅行场景召回问题、冷启动用户的召回、行程的表达与召回、基于用户行为的召回、周期性复购的召回。

01 飞猪旅行场景召回问题

1. 推荐系统流程

阿里飞猪个性化推荐:召回篇 1

首先介绍推荐的整体流程。整体上分为5个阶段。从全量的商品池开始,之后依此是召回阶段,粗排/精排阶段,最后的混排模块根据业务实际情况而定,并不是大多数推荐系统必须的。粗排和精排在另外一次分享中已经介绍过了,本次分享主要介绍一下飞猪推荐系统的召回问题,召回可以说决定了推荐系统效果的上限。

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