SparrowRecsys | 如何搭建一个超有成就感的推荐系统?

02/23 11:15
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转眼就开工了,7 天的假期,刷刷抖音,说走就走了。

 

说到抖音,就不得不提它的推荐系统,太 NB 了。刷了啥,立刻记住你的偏好,推荐相似内容,一不小心 2 小时就过去了,让人欲罢不能,要么日活 6 亿呢。

 

其实“推荐系统”从没像现在这样,影响着我们的生活。除了抖音、快手这类短视频,还有网购时,天猫、京东会为你推荐商品;想看看资讯,头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻等等。

 

而驱动这些巨头进行推荐服务的,都是基于深度学习的推荐模型。

 

想起 2019 年阿里的千人千面系统,促成了天猫“双 11” 2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能,使平台整体的转化率提升 1%,就能在 2684 亿成交额的基础上,再增加 26.84 亿。这就是推荐工程师的最牛的地方,也是为啥人能拿百万年薪的原因。

 

但在一个成熟的推荐系统上,找到提升的突破点并不容易——不能满足于协同过滤、矩阵分解这类传统方法,而要建立起完整的“深度学习推荐系统”知识体系,加深对深度学习模型的理解,以及大数据平台的熟悉程度,才能实现整体效果上的优化。

 

所以春节假期除了刷抖音,我又重新看了看《深度学习推荐系统》这个专栏,2 刷有不少新的启发。作者王喆,Roku 推荐系统架构负责人,也是咱圈里的大佬,一直深耕在推荐系统、计算广告领域,经验非常丰富。他之前出过同名的书,豆瓣评分 9.3,相当高。

 

当年我看书的时候,就感觉实践太少,偏模型原理。所以在听说王喆开了个实践专栏时,第一时间就订阅了,跟着学下来,受益匪浅。让我完整地把推荐系统的原理捋了一遍。下面王喆总结的「核心知识图谱」,建议收藏。


最重要的是,实操性特别强。王喆特地为了这个专栏,开发了一个开源项目「 SparrowRecsys」,能让你亲手尝试,搭建一套完整的深度学习推荐系统(下面有详细介绍,贼有意思)。可以说是书的实践版本,里面加入了更多技术细节的实现和讨论。

 

毫不夸张的说,这个专栏让我对深度学习推荐系统的认知,提升到了一个新高度,所以很想把它推荐给你。最近这个专栏要涨价到 ¥129 了,现在到手仅 ¥69 ,一定别错过了,扫码免费试读👇

 

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王喆这课,为啥值得买?

 

先来说说这个 SparrowRecsys 推荐系统。王喆把它叫做“麻雀推荐系统”,取“麻雀虽小、五脏俱全”之意,它利用了开源的 movielens 数据集,搭建起了包括:

Spark、Flink 特征工程

TensorFlow 深度学习模型训练

TensorFlow Serving 模型服务

Redis 在线特征数据库

Jetty Server 推荐服务器

JS 前端实现

 

以上这些在内的,一整套深度学习推荐系统。不说它能支撑起一个中大型公司的推荐系统,但是毫无疑问,它可以成为一个工业级推荐系统的种子项目。而这一切,都能在课程里,一步步尝试搭建起来。

 

最后你实现的推荐系统会是这个样子👇

 

SparrowRecSys的首页

 

SparrowRecSys的相似电影推荐页

 

在这些前端页面的背后,是你能实现的一个又一个深度学习模型

 

  • 对于电影的相似推荐功能,王喆会使用各种 Embedding based 的方法,比如 item2vec,graph embedding 等等。

  • 对于推荐功能,会基于 TensorFlow 实现Embedding MLP,Wide&Deep,NerualCF,Two Towers,DeepFM,DIN 等等深度学习模型,然后使用 TensorFlow serving 去进行模型服务。

  • 对于召回层、排序层这些推荐逻辑,也会全盘在基于 Jetty 的推荐服务器中实现。

 

整个项目整体的技术架构是下面这个样子的:

 

SparrowRecSys的技术架构

 

是不是感觉很牛。其次,专栏本计划是 30 讲,生生写到 43 讲,补充讨论了很多热门的问题。在这里贴 15 个专栏里讨论的问题,看专栏留言区的讨论,感觉收获更大。

 

 

最后说说,他是怎样讲解这门课程的?


整体遵循了经典推荐系统的框架,分为 6 部分,学懂了,实现一个工业级的深度学习推荐系统,不成问题,简单介绍下:

 

基础架构篇:讲要从 0 开始实现的推荐系统, Sparrow RecSys 的主要功能和技术架构,也会用到 Spark、Flink、TensorFlow 等业界最流行的机器学习和大数据框架。

 

特征工程篇:讨论推荐系统会用到的特征,以及主要的特征处理方式,并将其实践在 Spark 上。此外,还有深度学习中非常流行的 Embedding、Graph Embedding 技术,并带你实现 Sparrow Recsys 中的相似电影推荐功能。

 

线上服务篇:带你搭建一个推荐服务器,包括服务器、存储、缓存、模型服务等模块和相关知识,涉及 Jetty Server, Spark、Redis 的使用。

 

推荐模型篇:深度学习推荐模型的原理和实现方法,包括 Embedding+MLP ,Wide&Deep,PNN 等深度学习模型的架构和 TensorFlow 实现,以及注意力机制、序列模型、增强学习等相关领域的前沿进展。

 

效果评估篇:效果评估的主要方法和指标,建立起包括线下评估、线上 AB 测试、评估反馈闭环等整套的评估体系,真正能够用业界的方法,而不是实验室的指标来评价一个推荐系统。

 

前沿拓展篇:讲 YouTube、阿里巴巴、微软、Pinterest 等一线公司的深度学习应用,帮你追踪业界发展的最新趋势。

 

可以说,王喆老师的书也好,课也好,从未叫人失望过,而且他人也特别 nice,经常在专栏下面跟读者留言互动,这种耐心和责任心,真不是一般人有的。

 

好了,再强调一遍

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本文分享自微信公众号 - NewBeeNLP(NewBeeNLP)。
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