百度技术沙龙第 31 期回顾：推荐引擎算法与技术（含资料下载）

在 10 月 20 日由 @百度主办、 @InfoQ 负责策划组织和实施的第 31 期百度技术沙龙活动上，来自百度推荐与个性化部研发工程师赵岷、百分点 COO 兼技术副总裁张韶峰分别分享了各自在前端开发中的经验与实践，话题涉及“推荐引擎实践–策略篇”，以及“百分点推荐引擎实践”等。本文将对他们各自的分享做下简单的回顾，同时提供相关资料的下载。

主题一：推荐引擎实践–策略篇（网盘文件下载）

来自百度推荐与个性化部研发工程师赵岷第一个为大家分享，内容主要涉及为何推荐、百度推荐与个性化实践、推荐系统设计要素和推荐系统设计之策略篇等，当提到为何推荐时，赵岷指出目前搜索与推荐实为互补的关系。面对信息爆炸的情况，用户会通过搜索引擎进行主动的搜索，然而当知识匮乏时间有限时，就需要系统根据用户的需求进行主动的推荐。百度推荐引擎目前正在做的就是将两者结合在一起。

赵岷认为目前推荐个性化推荐升温的原因基于以下几点：

1. 提升用户体验和满意度
2. 用户数据的积累已经可以支撑个性化应用
3. 个性化的商业前景广阔

在个性化首页、知道问题推荐、贴吧帖子推荐、音乐推荐等都可以看到个性化的影子，可以发现，百度的个性化是全类型、全方位的。

赵岷随后为大家展示了百度推荐引擎的 7 层模型，分别为基础数据、推荐资源、内容模型、推荐算法、推荐子系统、产品策略、评估等。百度推荐的核心任务有两点：

1. 通过人的行为 / 偏好 / 兴趣与事物的特性等建立事物间、人之间的关联
2. 把关联的人或事物推荐给人

那么为了完成如上的任务，在设计推荐系统的时候就需要从如下的 6 个角度去考虑：

1. 需求分析和用户调研
2. 功能设计
3. 界面设计
4. 架构设计
5. 算法设计
6. 系统评测

对于推荐系统设计策略，赵岷从功能分析、数据分析和算法设计等方面进行了讲解。在设计推荐系统的时候，需要根据用户数量、用户群体以及推荐的功能几个方面进行设计。同时，推荐系统以数据为基础，那么在设计的时候就需要考虑各类数据是否充足、数据的可用性等问题，推荐系统不光要吸引用户提供反馈，更重要的是吸引用户提供准确反馈。赵岷认为，当用户数据充足的时候，及时是简单的算法也会有很好的性能。

在算法设计方面，赵岷提到推荐系统算法的选择是基于数据和用户，同一个算法可以实现不同功能，同一个功能可以使用不同的算法。在进行用户和内容建模时，需要将两者的特征向量描述清楚。目前的离线关联算反主要有两种：关联\相似度计算和机器学习。

最后赵岷分享了做搜索算法时的一些感受，她提到了如下三点；

1. 注重木桶效应，将算法、用户行为、产品设计都有机结合起来。
2. 数据为王，通过数据评判推荐效果。
3. 推荐引擎必须要和领域知识紧密结合。

主题二：

来自百分点的 COO 兼技术副总裁张韶峰为大家第二个做分享，为了让大家能够更直观的感受到推荐系统的作用，张韶峰抛开 PPT 直接进行现场演示。

会后，参加活动的文峰聂详细总结了所展示的内容：

1. 百分点的业务中如何将推荐算法做成引擎
2. 展示引擎，根据用户的诉求实现不同的展示方式
3. 客户可以添加和调节规则来影响搜索引擎
4. 通过流处理的场景引擎帮助或者引诱用户形成购买

Open Space（开放式讨论环节）

为了促进参会者与我们每期的嘉宾以及讲师近距离交流，深入探讨在演讲过程中的疑问，本次活动依然设置了 Open Space（开放式讨论）环节。

在 Open Space 的总结环节，几位话题小组长分别对讨论的内容进行了总结。

赵岷：大家讨论了推荐引擎中算法的选择、策略设计，包括模型的构建等。以及各种模型在工业界的使用，在使用时需要注意的问题。

张韶峰：讨论了实时计算、模型的实时更新，不同行业中模型如何运用。

廖若雪：大家对百度还是很感兴趣，希望对百度感兴趣的朋友能够真正的参与进来。

王益：主要分析了当前的广告的形式，包括无线广告与有线广告的、传统广告与新媒体广告。一致认为未来只有使数据流打通、理解用户的兴趣，才能更好的触发广告。

会后，一些参会者也通过新浪微博分享了他们的参会感受：

钢铁侠 - 大 V ：总结一下昨天的收获。 推荐算法有三个主要部分，打标签 做权重 排序。打标签细化一个样本的标签，细分不同的维度，使标签尽可能包含样本的各个方面。做权重，根据不同的维度对样本的标签给予不同的维度，根据用户的关联操调整标签的权重。排序，依据标签的最终权重排序相关样本。

张玉东 _ 凡客：百分点做到了推荐的实时计算，并实时计算用户的特征，这些特征可以用在 EDM，搜索，广告着陆等。而这些场景恰恰是协同过滤难以发挥作用的地方，因为其缺少了重要的解释环节。

懒猫评说：一群男人在研究女人的想法，但在坐女士难觅，高深的算法要是能加上女士的点评就更精彩了！

Bond-I ：赵岷娓娓道来，条理清晰。希望未来在百度技术 salon 看到听到更深入的东西

孙伟 Clark ：百度赵岷老师系统讲解了推荐系统原理，应用以及算法，PPT 已拍照，晚上回忆一下。课件休息与赵老师交流者甚多。期待下一位百分点老师的精彩分享。

有关百度技术沙龙的更多信息，可以通过新浪微博关注 @百度技术沙龙，或者参加百度技术沙龙微群，InfoQ 上也总结了过往30 期所有百度技术沙龙的演讲视频和资料等，感兴趣的读者可以直接浏览内容。

特别提示：第32 期百度技术沙龙将在11 月17 日，在北京举行，欢迎关注 @InfoQ 、 @百度技术沙龙获取后续的活动信息。