挖掘图系列隐含价值，赋能转转推荐算法召回与粗排

导言

推荐系统作为一种重要的信息过滤技术，广泛应用于电子商务、社交网络、在线视频等领域，其核心目标是根据用户的历史行为和偏好，为其推荐相关的信息或物品。传统推荐算法通常基于协同过滤、内容过滤或混合过滤等方法，这些方法虽然能够取得不错的推荐效果，但往往存在着数据稀疏性、冷启动问题和推荐结果多样性不足等问题。

图系列算法是一种基于图结构的数据挖掘算法，近年来在推荐系统领域得到了广泛的关注。图系列算法能够有效地捕获用户和物品之间的关系，并通过图结构上的信息传递和推理，挖掘出用户和物品之间的隐含价值。利用这些隐含价值，可以有效地提高推荐结果的相关性和多样性。

基于图系列算法的召回策略

在推荐系统的召回阶段，主要任务是根据用户的历史行为和偏好，从海量物品库中召回一批候选物品。传统的召回策略通常基于协同过滤或内容过滤等方法，这些方法虽然能够取得不错的召回率，但往往存在着数据稀疏性和冷启动问题。

图系列算法可以有效地解决数据稀疏性和冷启动问题。图系列算法通过构建用户-物品二部图或用户-物品-属性三部图，将用户、物品和属性之间的关系表示为图结构。在图结构上，可以利用信息传播和推理等算法，挖掘出用户和物品之间的隐含价值。这些隐含价值可以用来计算用户和物品之间的相似度，并根据相似度对物品进行排序，从而得到一批候选物品。

基于图系列算法的粗排策略

在推荐系统的粗排阶段，主要任务是根据用户的历史行为和偏好，从召回阶段得到的候选物品中挑选出一批最相关的物品。传统的粗排策略通常基于协同过滤或内容过滤等方法，这些方法虽然能够取得不错的粗排效果，但往往存在着推荐结果多样性不足的问题。

图系列算法可以有效地提高推荐结果的多样性。图系列算法通过构建用户-物品二部图或用户-物品-属性三部图，将用户、物品和属性之间的关系表示为图结构。在图结构上，可以利用信息传播和推理等算法，挖掘出用户和物品之间的隐含价值。这些隐含价值可以用来计算用户和物品之间的相似度，并根据相似度对物品进行排序，从而得到一批最相关的物品。

应用实践

在转转的推荐系统中，我们已经成功地应用了图系列算法来提升召回和粗排的效果。我们构建了用户-物品二部图和用户-物品-属性三部图，并利用信息传播和推理等算法挖掘出用户和物品之间的隐含价值。这些隐含价值被用来计算用户和物品之间的相似度，并根据相似度对物品进行排序，从而得到一批候选物品和最相关的物品。

图系列算法的应用显著提高了转转推荐系统的召回率和粗排率，同时还提高了推荐结果的相关性和多样性。用户对推荐系统的满意度也得到了显著提升。

结论

图系列算法是一种强大的数据挖掘算法，在推荐系统领域展现出巨大的潜力。转转通过将图系列算法应用于推荐系统的召回和粗排阶段，有效地提高了召回率、粗排率和推荐结果的相关性和多样性。图系列算法的应用为转转的推荐系统带来了显著的提升，也为用户提供了更加个性化和愉悦的购物体验。

未来，我们将继续探索图系列算法在推荐系统领域的应用，并将其应用于更多的场景中，为用户提供更加优质的推荐服务。