一句话摘要：推荐系统不是猜你想要什么，而是反复在“猜你可能想要什么”中迭代优化，直到你点开为止。
🤔 你有没有发现：
你刚看完一部《鬼灭之刃》，B 站就给你推《咒术回战》；
你刚想买点护发素，淘宝就给你推育发液、发际线按摩梳。
你以为平台懂你？
不，它只是疯狂地在**“猜”**你下一步的行为。
推荐系统的核心，是“用最少的试错，最大概率让你点进来”。
🧩 推荐系统 = 三件事
推荐系统说白了就是：
召回 + 粗排 + 精排
我们拆开来讲：
1️⃣ 召回：在10亿商品中先筛出1万个
召回策略举例：
- 用户画像匹配：你看过啥、点过啥；
- 内容相似匹配：相似的视频、商品、文章；
- 热门榜单匹配：最近都在买啥、点啥；
- 用户协同过滤：“喜欢A的人也喜欢B”；
类比理解：从全国海选10000人参加《中国好声音》
2️⃣ 粗排：快速地从1万个中选100个
这里模型还很轻量，常用逻辑回归、GBDT、LightGBM。
目标是：
快速打分，把最垃圾的淘汰
输入特征可能有：
- 用户 ID、性别、年龄、设备；
- 商品 ID、类目、点击率；
- 用户×商品的交互信息等；
3️⃣ 精排：拼尽全力让你点那一个
这一步是真正的“大脑”上场，常用的模型包括：
| 模型类型 | 应用举例 |
|---|---|
| DeepFM | 结构简单，能挖掘交叉特征 |
| DIN / DIEN | 引入注意力机制，关注“最近兴趣” |
| Transformer | 大模型上桌，多头注意力强建模能力 |
| 多任务学习 | 同时预测 CTR + 下单率 + 停留时间等 |
这里你可以加入更多特征工程，比如时间衰减、短期兴趣、长期偏好、多模态图文信息等。
🧠 推荐系统不是猜你想看，而是猜你想“点”
用户点进去不等于他真的喜欢；
用户不点也不一定是他不感兴趣。
所以推荐系统必须用点击数据 + 停留时长 + 行为序列作为信号，用于反馈迭代。
这也是推荐系统比普通分类回归复杂得多的原因。
💡 面试常问问题：冷启动怎么解决？
| 场景 | 解决方案 |
|---|---|
| 新用户 | 用注册信息建立初始画像（年龄、性别、设备） |
| 新商品 | 用商品内容（标题/图像/标签）做匹配 |
| 冷启动整体 | 强化学习 / 多臂赌博（探索 + 利用） |
🧪 推荐系统项目实战建议
要做一个“拿得出手”的推荐系统项目，建议包含：
- 多种召回策略组合（协同+热门+内容）；
- 基于深度模型的精排阶段（至少 DeepFM）；
- 加入 AB测试 or 离线评估逻辑（如 NDCG、Hit@k）；
- 可视化推荐链路（类似淘宝千人千面架构图）；
- 加个推荐理由展示（增强信任感）
🎯 总结一句话
推荐系统从来不懂你，它只是“通过猜中你”的方式来理解你。
你看到的推荐，其实是平台“下注”猜你会不会点的结果。
你每点一次，它就更懂你一点。
