摘要：在当今信息爆炸的时代，推荐系统扮演着至关重要的角色，它能够帮助用户从海量的信息中迅速筛选出感兴趣的内容，同时也助力企业提升用户体验与业务收益。而粗排、精排与重排作为构建高效推荐系统的关键步骤，如同三部曲一般，奏响了精准推荐的乐章。本文将以达观智能推荐为例，深入

在当今信息爆炸的时代，推荐系统扮演着至关重要的角色，它能够帮助用户从海量的信息中迅速筛选出感兴趣的内容，同时也助力企业提升用户体验与业务收益。而粗排、精排与重排作为构建高效推荐系统的关键步骤，如同三部曲一般，奏响了精准推荐的乐章。本文将以达观智能推荐为例，深入探讨这三个环节的算法原理、算法组合与优化的实践案例以及推荐系统效果评估与提升的相关内容。

一、粗排、精排与重排算法原理

（一) 粗排算法原理

粗排是推荐系统中的第一道关卡，其主要目的是在海量的候选集中快速筛选出一批相对有潜力的候选项，以减少后续计算的压力。

达观智能推荐在粗排阶段常采用基于规则或者简单模型的方法。例如，基于一些统计特征和简单的机器学习模型进行初步筛选。从统计特征角度来看，可以统计物品的热度，像电商平台中商品的销量、点击量等，优先将热门的商品保留下来；同时也会考量用户历史行为与候选物品的相关性，比如用户过去浏览过的商品类别，将同类别或相关度较高的商品纳入粗排结果中。

简单的机器学习模型如逻辑回归也可应用于此，它可以根据已有的用户行为数据学习特征之间的关系，快速判断候选物品进入下一轮筛选的可能性。粗排算法的特点在于速度快、计算资源消耗相对较少，能够在短时间内处理大规模的数据，虽然其精准度相对有限，但为后续的精排奠定了基础。

（二）精排算法原理

精排则是在粗排的基础上，对筛选后的候选项进行更细致、更精准的排序。这个阶段往往会运用复杂的深度学习模型或者集成学习模型等，以追求更高的推荐准确性。

以达观数据应用的深度学习模型为例，多层感知机（MLP）可以对用户特征和物品特征进行深度融合与学习，挖掘出隐藏在其中的复杂关系。比如在新闻推荐中，它不仅能考虑用户日常浏览新闻的主题偏好，还能分析出用户对于不同写作风格、新闻来源等更细微层面的喜好，同时结合新闻本身的内容特征、时效性等多维度因素，对每一条新闻进行精确的打分评估，从而排出更符合用户真实兴趣的顺序。

集成学习模型如梯度提升树（GBDT）与线性模型结合的方式（如GBDT+LR）也常用于精排阶段，GBDT能够自动进行特征组合与筛选，挖掘出更有价值的特征组合，再将这些特征输入到LR中进行最终的概率预测，以此提升推荐的精准度，让推荐结果更贴合用户需求。

（三）重排算法原理

重排是推荐系统的最后一道防线，它会综合考虑更多的业务规则、用户实时反馈以及多样性等因素，对精排后的结果进行调整优化。

达观数据在重排阶段会注重多样性的保证，例如在视频推荐系统中，不能仅仅依据精排的结果一直推荐同类型的视频，即使这些视频得分很高，但会导致用户视觉疲劳。所以会通过一些算法来调整，如基于内容的多样性算法，计算视频之间的内容相似度，尽量使推荐的视频涵盖不同的主题、风格等，增加用户看到不同类型优质内容的机会。

同时，还会考虑用户的实时反馈，比如用户刚刚点击了某个不感兴趣的视频，重排阶段就会及时将类似的视频往后排或者剔除，并且结合业务规则，像对于一些付费推广的优质内容，在符合用户兴趣大致方向的前提下，合理地将其安排在合适的推荐位置，提升平台的商业价值与用户体验。

二、算法组合与优化实践案例

（一） 零售推荐场景案例

在达观数据助力的某零售平台推荐系统中，粗排阶段首先通过统计商品的近期销量、浏览量以及用户收藏量等数据，结合简单的协同过滤模型，快速筛选出与用户历史购买或浏览商品相关且热度较高的商品，将候选商品数量从海量减少到几千个量级。

进入精排环节，运用深度神经网络模型，融合用户的年龄、性别、购买历史、浏览行为等多维度特征以及商品的类别、价格、品牌、评价等特征，对这几千个商品进行精准打分排序，挖掘出用户最有可能购买的商品列表。

而在重排阶段，考虑到商品的多样性，避免推荐过多同类型的商品，通过计算商品之间的相似度，调整推荐顺序，确保用户看到不同品类的商品。同时，依据平台的促销活动规则，将参与活动的商品合理地往前排，吸引用户点击购买，经过这样的算法组合与优化，该电商平台的推荐点击率提升了约 30%，用户购买转化率也提高了 20%左右。

（二）内容推荐场景案例

以达观智能推荐应用于某资讯类平台为例，粗排时根据资讯的热度（如阅读量、点赞数等）以及用户过往浏览资讯的主题分类，用逻辑回归模型快速筛选出一批可能感兴趣的资讯文章。

精排阶段采用了Transformer 架构的深度学习模型，深入分析用户阅读资讯的时长、阅读时段、评论互动情况等行为特征，结合文章的内容深度、作者影响力等因素，对筛选后的文章进行精细排序。

重排阶段，为了保证内容的多样性，防止用户总是看到同一主题的资讯，采用基于标签的多样性算法，确保推荐的文章涵盖不同领域、不同视角的内容。并且根据用户实时的阅读反馈，如对某一文章点击了不喜欢按钮，立即调整后续推荐内容，不再推荐类似主题的文章。通过这套算法组合与优化，该资讯平台的用户平均阅读时长增加了约 25%，用户留存率也有了显著提升。

三、推荐系统效果评估与提升

（一）效果评估指标

对于推荐系统整体效果的评估，达观智能推荐通常会采用多维度的指标体系。准确率是一个重要指标，它衡量推荐的内容确实是用户感兴趣的内容的比例，比如在推荐的商品中，用户实际购买的商品占比情况。召回率同样关键，它反映了推荐系统能够发现用户所有感兴趣内容的能力，即用户感兴趣的内容被推荐出来的比例。

除此之外，还有F1值，综合考虑了准确率和召回率，能更全面地评估推荐效果；NDCG（归一化折损累计增益）常用于衡量排序的质量，在信息检索和推荐系统中，通过对推荐结果的排序位置以及相关性进行综合考量，判断排序是否合理，越相关且排序越靠前的推荐结果，NDCG值越高。

（二)基于评估的提升策略

根据评估指标的反馈，达观智能推荐会针对性地进行推荐系统的提升。如果准确率较低，可能意味着精排阶段对用户兴趣的把握不够精准，那么可以进一步优化精排模型的参数，增加更多有效的特征，或者更换更复杂、更适合的模型架构。

若是召回率不高，则需要从粗排环节入手，扩大粗排的筛选范围，比如增加更多的相关性特征，或者采用更宽松的筛选规则，确保更多潜在感兴趣的内容能够进入后续的精排环节。

而当 NDCG 值不理想时，重排阶段就需要重点优化，加强对排序合理性的调整，例如增加多样性约束的同时，更精准地根据用户实时反馈来动态调整推荐顺序，让更相关的内容排在更靠前的位置，持续提升推荐系统的整体性能，为用户提供更优质、精准的推荐服务。

总之，粗排、精排与重排这三部曲紧密相连，共同构建起高效的推荐系统。通过深入理解各环节的算法原理，结合实际的算法组合与优化实践案例，并依据科学的效果评估体系不断提升，达观智能推荐系统能够在复杂多变的信息环境中更好地满足用户需求，实现自身价值的最大化。

来源：知识图谱大发明家