腾讯推荐——让您的系统瞬间个性化

腾讯推荐

“腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。

腾讯推荐官网: tuijian.qq.com

推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝.......互联网下，信息过载已然不可逆转，推荐系统的精确性也因此举足轻重。腾讯推荐的目标腾讯推荐平台的目标是帮助第三方应用实现个性化推荐功能。我们着力于：1. 将系统资源云服务化，帮助应用节省建设个性化服务的开销。2. 以推荐方式开放用户画像，帮助应用增强个性化服务能力。3. 实现数据接入，算法计算和实时推荐全流程自动化，降低应用构建实时推荐系统的门槛。具体而言，应用开发者仅需上报相应的物品信息和用户行为，平台便会自动结合腾讯用户画像和应用本身的数据对其用户进行个性化推荐。以腾讯新闻应用为例，应用开发者将每天发生的新闻信息以及用户行为包括点击、浏览、评论等数据实时上报到腾讯推荐平台。平台会自动基于腾讯用户画像和行为数据计算出用户与新闻之间的关系。每当用户打开腾讯新闻时，应用便会向推荐平台实时请求当前用户的个性化推荐结果，从而将相关信息展示在用户眼前。目前，腾讯推荐平台支持着公司内20多项核心业务，实践证明个性化推荐服务帮助业务无论在用户体验，产品粘性，还是点击率，转化率等方面均有显著提升，因此是时候将这套实时个性化推荐平台对外开放，以求生态稳定，共生共赢。总的说来，腾讯推荐作为一种云服务，降低了第三方应用构建实时推荐系统的门槛，节省了第三方应用建设个性化服务的系统资源，更将腾讯用户画像以服务的方式对第三方应用开放，增加了应用个性化服务能力。业务接入

按系统指引，用户仅需3步：填写资料、注册业务、添加场景便可完成业务接入。管理员审核通过后，系统会自动为当前业务分配存储和计算资源，同时初始化推荐引擎。在此过程中，系统控制中心会与DSF、TDBank、TDP和TRE各子系统通信，下发当前业务相关配置，所有这一切对用户是透明的。

待系统初始化完毕，对用户而言万事俱备，只差数据。数据上报腾讯推荐基于业务自身上报的ItemInfo（物品信息）和ActionInfo（用户行为），并结合8亿腾讯用户画像提供个性化推荐服务。为方便业务开发者上报ItemInfo和ActionInfo两类数据，目前腾讯推荐提供了C++和Java两种版本的SDK。我们希望业务上报更加完善和准确的行为数据，使得我们提供更加精准推荐服务的同时，也能更好地结合腾讯的用户画像为该产品提供更有价值的属性分析，比如年龄，性别，学历，分布地域，用户偏好，活跃程度等。用户画像腾讯推荐基于腾讯8亿用户，千亿关系链和众多腾讯系相关产品数据打造了用户覆盖率高且兴趣覆盖度广的统一用户画像。

我们基于腾讯众多产品中的行为数据为用户采集丰富的兴趣标签。系统会自动对这些原始标签进行聚类和分类，从而对用户兴趣进行抽象。

系统会自动建立标签—>主题（topic）—>类目的映射关系，从而为用户画像进行多粒度、多尺度兴趣刻画。同时系统会根据实时上报的行为，不断更新当前用户的画像兴趣。

系统会对上报的物品信息进行文本分析，从而将物品信息抽象并映射到与用户画像相同的主题和类目空间。这样便建立了用户与物品间的泛联系。推荐策略腾讯推荐平台中，我们提供了5种推荐策略供开发者选用：热度，人群热度，猜你喜欢，猜你喜欢（时间优先）和相关推荐。我们屏蔽策略背后的算法细节与参数，降低用户的使用门槛，同时提供足够的自由度让用户自行选择策略的组合。

之所以提供5类推荐策略，除了本身的业务要求外，也建议开发者能基于此在一定程度上解决推荐算法带来的过滤气泡问题，例如将人群热度和猜你喜欢的推荐结果进行穿插后对用户展现。

我们会基于上报的点击、曝光行为以及用户画像，采用机器学习方法对当前用户可能点击某物品的概率进行预估。推荐系统内部有多种算法同时ABTest和融合，以求达到推荐效果的最优。

综上所述，腾讯推荐平台提供了整套个性化推荐解决方案。过程中，平台将系统资源、用户画像、算法计算以推荐服务的方式对外开放，从而帮助第三方应用节省资源的同时还为其增加了个性化服务能力。平台内部实现了资源初始化、数据处理、算法计算和运维纠错的全流程自动化，因此降低了应用接入门槛，减少了接入时间，增加了服务能力的稳定性。