个性化推荐沙龙 | 腾讯云推荐引擎实践

吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。

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我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用：

1. 提升用户体验。通过个性化推荐，帮助用户快速找到感兴趣的信息。
2. 提高产品销售。推荐系统帮助用户和产品建立精准连接，从而提高产品转化率。
3. 发掘长尾价值。根据用户兴趣推荐，使得平时不是很热门的商品可以销售给特定的人群。
4. 方便移动互联网用户交互。通过推荐，减少用户操作，主动帮助用户找到他感兴趣的内容。

以应用宝为例，对于两个不同用户A和B，打开应用程序的界面是很不一样的。用户A是一个年轻男性用户，平时可能喜欢玩手机游戏和看小说，所以应用宝的推荐系统会给他推荐游戏的应用。而用户B是一个年轻女性用户，平时喜欢购物和轻游戏，所以应用的推荐系统就会给她推荐购物的应用。

这样一来，从用户的角度，减少了他找到自己喜欢的应用的时间；从产品的角度，用户更愿意去点击和安装他喜欢的应用，所以提高了产品的转化率。

图1. 应用宝首页界面

除了应用宝之外，腾讯云推荐系统还应用在腾讯的QQ空间、QQ、企鹅FM、QQ会员和黄钻贵族等12个不同的业务的200多个不同推荐场景，每天处理的推荐请求有上百亿个。那么，这个日均百亿级请求的推荐系统是怎么打造而成的呢？主要需要解决两个问题：

1. 支持众多业务和场景。
2. 支持海量用户请求。

一、通用化推荐算法库

首先要解决的问题是如何支持众多业务和场景。对于不同的场景，用到的数据、算法和模型都会有很多的不同，如果对于每个场景都从头开发，将会耗费非常多的时间和人力。那么有没有更好的方法呢？毕竟常用的推荐算法就是那么几种，有没有一种方法使得同一个推荐算法可以复用到不同的推荐场景呢？那就需要对推荐算法库进行通用化设计。

下面举一个例子来说明推荐系统是什么，又是怎么工作的。

如图2所示，一个推荐系统是由学习系统、模型和推荐系统三部分组成的。其中，学习系统通过机器学习的方法对用户的历史数据进行统计、分析，从而训练得到一个模型。这个模型是用户行为规律的总结，会在后面预测系统中对新用户的请求进行预测。

比如图中简单的例子，学习系统的输入是5个不同用户的行为，对于男性用户A，他喜欢的《王者荣耀》这个游戏，对于女性用户B，她喜欢的则是《奇迹暖暖》，那么对于这5个用户统计得到的模型是男性用户喜欢《王者荣耀》的概率是0.67，而女性用户喜欢《奇迹暖暖》的概率是1。有了这个简单的模型以后，如果在预测系统中有一个新的用户请求，来自一个男性用户，那么按照前面的模型，会按照概率的大小，把《王者荣耀》推荐给这个用户。

图2. 推荐系统例子

实际的推荐系统中，学习系统处理的用户数据量会更大，数据的维度也更多，用到的推荐模型也会更复杂，常用的有协同模型、内容模型和知识模型。其中，协同模型主要通过我的朋友喜欢什么来猜测我喜欢这么；内容模型则是根据物品本身来预测用户喜欢A所以也可能喜欢B；知识模型则是根据用户的限定条件，按照他的需要进行推荐。

图3. 通用化推荐算法库

一个常见的推荐系统由下面四个部分组成：样本库、特征库、 算法和模型。其中，样本库存储从流水日志中提取的用户行为和特征；特征库存储用户和物品的属性等特征；算法是用于训练模型用到的机器学习算法；模型库存储的是从样本和特征计算得到的训练模型。为了不同的算法可以用于不同的样本和特征，我们可以使用图3中的算法配置表来存储数据、算法和模型的映射关系，将模型、算法、样本和特征的关系解耦，使得算法可以复用。比如，我的模型是从样本1和特征1使用算法A训练得到。

图4. 推荐系统的离线和在线计算分工

学习系统训练一个模型一般会花比较长的时间，这部分我们称为离线计算，对实时性要求并不高，比如，可以在几个小时的时间内计算出来，重要的是模型的质量。而预测系统则不一样，因为预测系统是直接面向用户请求，所以要求它响应快，同时必须能够处理海量用户的请求，系统必须稳定可靠。接下去我们会使用一个实时计算平台来满足这部分的要求。

二、面向海量在线服务的实时计算平台

除了前面提到的通用化算法库，我们需要解决的第二个问题是如何处理海量的用户请求。这部分我们用的是一个名为R2的面向海量在线服务的自研实时计算平台。R2有下面几个特点：

1. 海量，目前在R2系统上，每天处理上百亿的个性化推荐请求；
2. 实时，每个请求的处理平均延时为18ms；
3. 可靠，系统稳定性为99.99%。

R2从一开始就是围绕线上服务而设计。首先，为了快速处理海量请求，我们参考了Apache Storm，把R2定义成一个流处理框架。其次，为了系统的高可用性，在设计的时候，考虑了系统不会出现单点故障。第三，为了方便扩容，计算资源是可插拔的。第四，系统可以支持动态调度以方便负载平衡。第五，为了方便运维，还紧密结合运维工具提供告警和监控。

我们先来看一下R2这个流处理框架是如何处理推荐请求的。如图5所示的推荐场景用于猜测用户喜欢的手机应用，可以分为三步来计算：

1. 根据id得到用户特征；
2. 使用决策树判断喜欢某个应用的概率；
3. 对结果重新排序。其中，使用决策树这一步因为计算量大，可以通过并行计算来缩短处理时间，每个处理单元可以处理子树的一部分，最后在第三步将结果汇总以后重新排序。

图5. 流计算场景：猜测用户喜欢的手机应用

R2的架构如图6所示，分为业务层、通信层和全局配置层三层。其中，业务层负责业务处理逻辑；通信层负责基于名字的通信和分布式流处理；全局配置层负责可适应的拓扑配置、动态扩缩容和动态负载调度。

图6. 实时计算平台R2架构

其中，业务层由两部分组成：计算拓扑图和计算单元（PU）。计算拓扑图负责数据的流向，而计算单元负责业务的逻辑计算。通信层负责PU之间的通信以及拓扑图执行跟踪。其中，Interface负责从业务接入请求，Acker负责跟踪拓扑图执行情况，而R2Server负责转发PU之间的通信、启动PU和监控PU心跳。PU之间的通信都通过R2Server转发。全局配置层负责拓扑管理和名字服务，通过Zookeeper来进行动态配置。其中，拓扑管理将逻辑拓扑映射到物理拓扑，名字服务提供PU地址查询。

三、腾讯云推荐引擎

基于上面的经验，我们打造了腾讯云推荐引擎。腾讯云推荐引擎（CRE）是面向广大中小互联网企业打造的一站式云推荐引擎解决方案，提供安全、便捷、精准、可靠的推荐系统服务，提升其业务的点击转化率和用户体验。

如图7所示，CRE由算法模型和在线计算两部分组成。算法模型部分由于采用了通用推荐算法库设计，用户在接入推荐场景时只需要通过简单配置，就可以直接使用已有的算法模版。在线计算部分集成了R2的优势，系统稳定可靠，并且支持快速扩容。

图7. 腾讯云推荐引擎

腾讯云推荐引擎具有下面的功能：

1. 一天接入，快速上线；
2. 模板化算法，节省99%代码；
3. 快速扩容，应对业务快速增长；
4. 稳定可靠，节省运维开销。

这些功能降低了推荐系统的技术门槛，使得搭建推荐系统变得简单便捷。

四、总结

综上所述，要打造一个百亿级通用推荐系统，需要考虑下面几点：

1.为了能够支持尽可能多的业务和场景，推荐算法库需要做通用化设计。 2.为了支撑海量在线用户的实时请求，实时计算平台必须低延时，可扩展，而且稳定可靠。 3.云推荐引擎的解决方案，在通用化的基础上，同时考虑了易用性，方便用户接入。