闲鱼推荐：让智能计算从云端走向用户

引言

在互联网时代，推荐系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从购物、娱乐、到社交，推荐系统无处不在，发挥着越来越重要的作用。

闲鱼作为国内最大的二手交易平台，拥有超过3亿的月活跃用户，每天产生数十亿次的商品浏览和购买行为。如何在这个庞大的数据量中，精准地向用户推荐他们感兴趣的商品，成为闲鱼推荐系统面临的一大挑战。

闲鱼推荐系统的演进

闲鱼的推荐系统经历了三个阶段的演进：云端推荐、云端+终端协同推荐、云端+终端+离线推荐。

云端推荐

在闲鱼推荐系统的初期，所有推荐计算都是在云端进行的。这种方式的好处是，云端拥有强大的计算资源和存储能力，可以处理海量的数据。同时，云端推荐系统可以统一管理和更新模型，确保推荐结果的准确性和一致性。

云端+终端协同推荐

随着闲鱼DAU的不断增长，云端推荐系统开始面临一些挑战。一方面，云端推荐系统的延迟较高，导致用户在等待推荐结果时，需要经历较长的等待时间。另一方面，云端推荐系统很难实时地捕获用户在终端上的行为数据，导致推荐结果不够准确。

为了解决这些问题，闲鱼推荐系统开始探索云端+终端协同推荐的方式。在这种方式下，云端推荐系统负责生成粗排结果，然后将粗排结果下发到终端，终端再根据用户在终端上的实时行为数据，对粗排结果进行精排，并最终生成推荐结果。

云端+终端+离线推荐

云端+终端协同推荐的方式，虽然解决了云端推荐系统的延迟问题，但是却带来了新的问题。那就是，终端的计算资源有限，难以处理大量的推荐计算任务。同时，终端上的推荐结果，可能会与云端推荐结果不一致，导致用户体验不佳。

为了解决这些问题，闲鱼推荐系统开始探索云端+终端+离线推荐的方式。在这种方式下，云端推荐系统负责生成粗排结果和离线推荐结果，然后将粗排结果和离线推荐结果下发到终端。终端再根据用户在终端上的实时行为数据，对粗排结果和离线推荐结果进行精排，并最终生成推荐结果。

闲鱼推荐系统的未来

闲鱼推荐系统的未来，将继续朝着增强实时性、个性化和多样性的方向发展。

增强实时性

闲鱼推荐系统将继续探索如何提高推荐结果的实时性。一方面，闲鱼推荐系统将继续优化云端推荐系统和终端推荐系统的协同工作方式，以减少推荐结果的延迟。另一方面，闲鱼推荐系统将探索如何利用终端的计算资源，来分担云端推荐系统的计算压力，从而提高推荐结果的实时性。

增强个性化

闲鱼推荐系统将继续探索如何提高推荐结果的个性化。一方面，闲鱼推荐系统将继续完善用户画像系统，以更好地捕捉用户在闲鱼上的行为和兴趣。另一方面，闲鱼推荐系统将探索如何利用深度学习等技术，来更好地理解用户的意图，从而提高推荐结果的个性化。

增强多样性

闲鱼推荐系统将继续探索如何提高推荐结果的多样性。一方面，闲鱼推荐系统将继续完善推荐算法，以避免推荐结果过于集中。另一方面，闲鱼推荐系统将探索如何利用多模态数据，来提高推荐结果的多样性。

结语

闲鱼推荐系统经过多年的发展，已经成为一个成熟的推荐系统。闲鱼推荐系统不断探索新的技术，以提高推荐结果的准确性和效率。未来，闲鱼推荐系统将继续朝着增强实时性、个性化和多样性的方向发展，以更好地为闲鱼用户提供服务。