个性化推荐可以说是2016-2017年最火的概念之一了。可能是从今日头条开始，互联网圈被带起了一股“个性化”风潮，不管是什么产品，似乎加一套个性化推荐系统都能立竿见影地提升运营效率和用户转化率，尤其在内容分发、电商、社交等领域实践相当出彩（微博、各新闻门户、京东、探探等都取得了不错的成绩），个性化推荐已经成为一个产品的基础建设，甚至现在的个性化推荐都已经升级为“人工智能”了。
“个性化推荐”到底何方神圣？本系列主要研讨人工智能背景下的个性化推荐系统，这是本系列第一篇：“如何从0到1搭建一套个性化推荐系统？”，之后将持续分享和探讨个性化推荐系统的优化思路和实践。
先来看看一个完整的推荐系统所需模块，核心包括内容源、内容处理、用户挖掘、算法、推荐搜索引擎、ABtest系统。本文将逐一介绍推荐架构的各个模块。
第一，大量级可推荐内容，即推荐的SKU
个性化推荐的本质是提升信息筛选的效率，如果信息量级小个性化意义不大（比如一个视频网站每天只能产生10条新闻，再怎么个性化也只是在这10条内循环，对用户来说没有差别），个性化推荐的SKU至少是千级或万级，而且理论上来说，优质内容越多、类别分布越广泛，个性化推荐效果越好。
这些内容可以是抓取的无版权内容、UGC、版权合作PGC等多种来源，由于来源不同，样式和质量可能千差万别，因此通常需要做内容抓取、清洗、转码等以保证样式统一，还可能需要用户管理体系、反垃圾等配合搭建内容生态。个性化推荐系统各家可能是相近的，推荐的内容不同就产生了不同的用户场景和产品壁垒。内容，本质是一种资源。
第二，内容的标准化处理
第一步内容已备齐，接下来是把内容处理成机器和算法可理解的特征（比如分类、标签、产品库等）。具体怎么处理要看业务需求，需要的技术：如果是文章、新闻、微博等，就需要自然语言处理；如果是图片、视频，就会涉及到图像识别和处理；如果是歌曲、电影、商品等，机器直接理解内容来打标签难度比较大，最好能建立一套用户打标签的机制，或者通过人工填写或抓取的方式打标签。
但不管什么内容，首先都要建立一套自己的标签体系，这是定义标准的过程，比如要给电影打标签，先定义一下有多少种电影，通常标签体我们系会是一个树状或网状结构；其次可能都要收集大量训练样本，比如要实现给图片打标签，首先需要人工标注上万张图片，供机器学习，标注的样本还要不断更新，这里面涉及到大量重复繁琐的人力劳动。所以圈内人经常开玩笑说，“人工智能”重点其实是“人工”。
第三，用户行为日志收集、传输、挖掘、存储
推荐的基础是数据，前两步挖掘了内容数据，第三步就是挖掘用户行为生成用户画像。
采集：通常采用前端埋点的方式，上报用户的点击、分享、收藏等等行为。日志采集是数据挖掘非常重要的环节，如果采集又缺失或错误（很可能的事），那么后续不管怎么做都没有效果，同时前端的改动也可能影响日志，如果不有效协同，会对后端有很大影响。
传输：用于用户兴趣的收集往往越快越好，这样用户的某个操作就能快速反馈到下一步推荐中，所以就需要日志的稳定传输和更新，但由于成本考虑，用户profile不是都能实时更新的，有的可能延时1小时，有的可能1天1更、一周1更，甚至更久。
挖掘：这一过程是将用户数据计算、挖掘处理成我们想要的特征（俗称“用户画像”，业内通常叫用户profile），用户挖掘通常要与算法结合，而不能凭空挖特征，没有算法应用再牛逼的用户画像也是没有价值的。
存储：用户的兴趣在一段时间内不会变化太大，因此可以用用户长期留下的行为来积累用户画像，并需要把这些profile存起来。如果用户量很大，那么需要的存储资源也是海量的，那就需要一个能对大量数据进行分布式存储的数据库，并且需要可靠和廉价，例如hdfs（Hadoop Distributed File System），如果想要实时计算用户兴趣，就需要可快速存取的数据库比如redis，所以购买服务器也是微博、今日头条等公司很大的开支。
当然用户的兴趣不是一成不变的，因此用户兴趣需要随时间“衰减”，设置合理的衰减系数，对用户profile也很重要。
除此之外，用户行为挖掘还有一个历史性难题——用户冷启动，这个话题我们需要单起一篇文章探讨。
第四，排序算法
前三步有了内容和用户的数据，第四步可以用算法对两者做match了。个性化推荐本质是在做Top N ranking，通常包括“召回”和“排序”两个模块。举个例子，如果我有10万条信息，但是用户每天可能只能看10条，那么推荐哪10条给用户呢？我可以把这10万条从1-10万排个序，这样用户不管想看多少条，我只要从我排的10000个序里从前往后挑就可以了，这个过程就是“排序”；但这种排法在实时索引中计算量太大，可能会带来较高延时，那么我们先用某种相对简单的方法从这10万中选相对靠谱的1000，再对这1000排序，10万选10000的过程就是“召回”。
算法方面门道很多，之后会单起一篇文章，详细介绍目前推荐系统常用的、最有效的算法。此外，不管什么算法都需要使用内容推荐之后的“动态指标”（比如ctr），但没推荐之前我们如何获得这个动态指标呢？这里涉及到内容的冷启动问题，也会之后单独讨论。
第五，推荐搜索引擎
怎么还有搜索引擎？是的，你没看错。实际上个性化推荐和搜索是非常相似的领域，两者都是信息筛选方式，也都是在做一种“相关性”rank，目标函数都是很接近的（点击率）。只不过搜索更注重用户当下搜索关键词的相关性，而推荐更注重内容与用户profile的相关性。用户每一次浏览都是一次实时请求，因此需要实时计算当下最符合用户兴趣的内容，这一步就是在线搜索引擎承担的。但由于性能要求，在线索引这步不宜做太耗时的计算，一般是排序算法计算了初始结果，在线引擎做算法调度和归一化排序，此外在线索引还会承担接收请求、输出数据、曝光点击排重等服务，通常还会承担业务和产品需求的二次排序（比如插入广告、打散同类型内容等）。
第六，ABtest系统
ABtest系统虽不是个性化推荐系统的必需模块，但没有ABtest的推荐系统一定是个假的推荐系统！推荐系统的优化实际上就是一个y=f(x)，y是目标函数，首先目标函数一定要十分明确，且是可量化的指标；f(x)是选用的算法、算法特征参数、算法调度等等组成的，其实业界通过有效的算法一直是那么几个，算法原理也就是那么几个，但如何结合自己的产品场景选择特征、参数，就成了个性化推荐精准度的关键因素。如果有ABtest系统，那么我们可以尝试带入多种参数、特征，ABtest实验得出最佳的y，这样推荐系统就可以不断迭代、优化。
当然，算法的优化不是改改参数这么简单，做推荐的人需要要对数据十分敏感，并能将复杂问题抽象到可量化的指标上，再结合ABtest实验快速迭代。我总结的算法优化的过程是：“数据分析发现问题、合理假设、设计实验、实现、数据分析、得出结论或新的假设”，不断循环反复。其中改改参数只是“实现”那一步，也是最简单的一步，而往往多数人只重视“实现”，却对分析和假设的过程重视程度太低，这样优化的效果是没有保障的，还有些产品、技术人员会陷入盲目ABtest的误区，漫无目的的尝试，经常做ABtest发现AB组数据没有任何差别，甚至产生了ABtest效率低的想法。这些分析思路便拉开了算法工程师之间的差距。
关于Apsara Clouder大数据专项技能认证系统
本认证系统的讲解了推荐系统的概念、应用、算法原理，并详细介绍了阿里的推荐引擎产品RecEng，最后通过一个微项目让学员亲自动手搭建一个推荐系统。 整个过程分为数据上传、数据预处理、推荐系统设置、测试上线四个部分，学员可参考本实验，结合企业自身业务和需求，将所学应用到实践中去。
内容列表
01
推荐系统概念和应用场景
介绍推荐引擎的产生背景、概念、特点及应用场景。
02
推荐引擎的算法原理
介绍常用的推荐引擎算法，以及每种算法的原理、优缺点。
03
推荐引擎产品RecEng介绍
介绍推荐引擎产品RecEng的特点、能力、数据模型。
04
推荐引擎RecEng基本操作演示
演示推荐引擎RecEng的基本操作。
05
实践：搭建电商推荐系统
介绍如何使用推荐引擎产品RecEng搭建一个推荐系统，支撑企业的推荐业务需求。
06
实验手册：搭建电商推荐系统
详细实验操作手册，带你一步步完成电商推荐系统的搭建。
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Apsara Clouder大数据专项技能认证：搭建个性化推荐系统
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