全系列家電出清.

編輯導讀：在推薦系統中，召回是從物料庫中獲取一小部分物料，這一小部分物料會在后續的環節被模型用來打分排序。本文作者圍繞推薦系統的召回進行了策略和場景兩個維度的分析，希望對你有幫助。

本文主要覆蓋以下2個topic：

1. 召回
2. 召回策略與場景

如果你對本文有興趣，就繼續往下看吧～

一、召回

本模塊主要回答以下幾個問題：

1. 召回是什么？
2. 為什么需要召回？
3. 工業界大家都是怎么做召回的？

1.1 召回是什么

在推薦系統中，召回是從物料庫中，獲取一小部分物料，這一小部分物料會在后續的環節被模型用來進行打分排序。

1.2 為什么需要召回

在真實的生產中，往往有數以億計的item，如果直接用模型對這些item進行打分，完全不現實。所以需要召回環節。

召回環節主要數以億計的數據中，檢索出百級別的候選物品。

1.3 工業界大家都是怎么做召回的？

看幾個行業case。

（微信看一看）

（愛奇藝段視頻）

（蜻蜓FM）

總結一下：多路召回是當前推薦系統的主流架構。

KNOW-WHY環節，為什么大家都要用多路召回這種架構呢？

這樣的設計主要有如下考慮：

1. 考慮用戶層面：用戶興趣的多元化，用戶需求與場景的多元化。例如：新聞需求，重大要聞，相關內容沉浸閱讀等等
2. 考慮系統層面：增強系統的魯棒性；部分召回失效，其余召回隊列兜底不會導致整個召回層失效；排序層失效，召回隊列兜底不會導致整個推薦系統失效。
3. 系統多樣性內容分發：圖文、視頻、小視頻；精準、試探、時效一定比例；召回目標的多元化，例如：相關性，沉浸時長，時效性，特色內容等等
4. 可解釋性推薦一部分召回是有明確推薦理由的：很好的解決產品性數據的引入；

二、召回策略與場景

本模塊主要回答如下幾個問題：

1. 策略與場景的關系？
2. 如何設置場景的策略？

2.1 策略與場景的關系

先說結論：策略是強場景相關的～！

如何validate上述結論？

用戶逛首頁：這個時候，用戶暫時沒有明確的購物意圖，就是想來看看，有什么什么物品能夠吸引自己的興趣。所以這個時候的召回策略，偏興趣試探。

用戶逛詳情頁：比如你這個時候就想買一只奶茶色的口紅，你在某只口紅的詳情頁研究了3分鐘，并且下單了，這個時候給你推薦的，肯定還是奶茶色的口紅。畢竟對女人來說，一只口紅是買，兩只口紅也是買。

2.2 如何設置場景的策略？

是否有一些可以遵循的標準步驟/思考模式可以復用？

2.2.1 第一步：看數據

原則：任何策略都需要數據的支持。

use-case：

場景：

運營同學、算法同學、還有你，大家在一起討論是否要增加一路召回，這路召回的具體邏輯是按照用戶興趣topic進行召回。

思考邏輯：

按照興趣topic召回具體實現邏輯梳理：即用戶畫像有興趣topic字段，比如我西藍花，我的用戶畫像興趣topic字段有健身，那么可以用這一路進行召回。

數據現狀梳理：經過review用戶畫像數據，發現99%的用戶，都沒有興趣topic字段。那這樣的話，就算上了這一路召回，也沒有多大價值。

如果思考到這里就結束了，那我覺得還是不夠，我們還需要思考，如何獲得用戶的興趣topic字段。這就需要從產品設計上進行考慮～比如小紅書的引導

2.2.2 第二步：看場景

原則：

1. 推薦策略最本質的功能是參與構建使得用戶沉浸其中的場景
2. 用戶帶著不同的動機進入不同的場景，在用戶的瀏覽鏈路中，各個場景應該滿足或者引導用戶的需求。具體到召回與場景，不同的場景需要不同的召回通道，或者不同的場景對同一個召回通道有所偏重。舉例，app推薦首頁，更側重用戶興趣試探，展示內容比較發散，使得用戶能夠找到自己感興趣的主題。用戶點擊推薦頁進入詳情頁，用戶的興趣進一步明確，在該頁推薦的內容應該比較收斂。因此，結合業務需求，推薦頁可能需要各種不同類型的召回通道，從召回上保證多樣性。詳情頁可能不需要那么多召回通道，同時召回上保證相關性。

use-case：

場景：美團買菜，商品詳情頁，用戶點擊“加入購物車”，底部會彈出“買了又買”模塊。

策略：在該場景，買了又買模塊是當前場景，給用戶推薦其加購商品同一類的商品。比如用戶加購冰淇淋，則推薦冰淇淋；用戶買零食，則推薦零食；用戶買水果，則推薦水果。

一點延伸思考，美團買菜的這個產品設計，目標是什么？

先和大家分享一個群里的故事，群里有個朋友提問：”想請教下對于用戶冷啟動，這些方法怎么能比較靠靠譜滴落地呢？user、item的embedding沒有行為數據情況還有什么方法可以得到嗎？”

我的回答分為兩層：

1. 第一，建議你梳理并講解一下你們的業務背景；
2. 第二，你們做這個冷啟動，業務目標是什么？是提升轉化率還是點擊率？

明白為什么我講這個故事了嗎？產品設計與目標永遠都是結伴而行，不可分割。

如果看到一個推薦場景，我們不能條件反射地去思考，這個場景的目標是什么？背后站著的產品設計者（creator）是如何構建他所期望讓用戶沉浸其中的場景？也就是KNOW WHY 和KNOW HOW。那我們就應該強制自己這樣思考。

回到美團買菜這個case本身。

• KNOW-WHY。該場景目標是什么？讓用戶購買更多的商品，提升的是GMV。
• KNOW-HOW。creator如何構建這個該場景？用戶在詳情頁，加購某一商品，這個時候用戶的興趣意圖是非常明確的。比如用戶買鐘薛高的冰淇淋，那么用戶的意圖可以分為：第一，用戶希望買冰淇淋；第二，用戶希望買鐘薛高的冰淇淋。那么這個時候可以給用戶推薦符合這兩種條件的冰淇淋。

一點題外話：總會看到有人討論推薦產品經理的價值，在推薦這整個系統中，主導的是算法，那策略產品的價值是什么。我的理解是，策略產品很大一部分價值就是在挖掘場景，構建場景。像用戶加購商品后的買了又買模塊，就是一個非常好的場景。

美團買菜這個場景的構建是蠻好的～既然有好的case，就必須說一個我覺得很差的case，沒有對比哪能知道孰好孰壞

這是7fresh的一個加購頁面，給我推薦了油麥菜和鱸魚。我是7fresh的忠實用戶，消費頻率高，一周3-4次的購買行為。主要集中在：零食、飲料、化妝品、護膚品等模塊。我從來不做飯不做菜，所以我真的沒有理解為什么要推薦這個。

2.2.3 第三步：多路召回，冗余過濾

原則：審視多路召回，冗余過濾。同一個場景可能會篩選出多路召回，各路召回盡量不要冗余。如果兩路召回拉取的帖子屬性非常相近，那么這兩路召回冗余性較大，其中一路召回可以去掉。

use-case：這個暫時沒有use-case，主要考慮是如果兩路召回，其分別召回的內容差不多，效用不大，還新增了需要去重，不劃算。

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#專欄作家#

一顆西蘭花，人人都是產品經理專欄作家。關注AI產業與寫作工具，擅長數據分析，產品研發管理。

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