社区微信群开通啦，扫一扫抢先加入社区官方微信群
社区微信群
在介绍微博推荐算法之前，我们先聊一聊推荐系统和推荐算法。有这样一些问题：推荐系统适用哪些场景？用来解决什么问题、具有怎样的价值？效果如何衡量？
推荐系统诞生很早，但真正被大家所重视，缘起于以”facebook”为代表的社会化网络的兴起和以“淘宝“为代表的电商的繁荣，”选择“的时代已经来临，信息和物品的极大丰富，让用户如浩瀚宇宙中的小点，无所适从。推荐系统迎来爆发的机会，变得离用户更近：
快速更新的信息，使用户需要借助群体的智慧，了解当前热点。
信息极度膨胀，带来了高昂的个性化信息获取成本，过滤获取有用信息的效率低下。
很多情况下，用户的个性化需求很难明确表达，比如“今天晚上需要在附近找一个性价比高、又符合我口味的餐馆“。
推荐系统的适用场景还有很多，不再一一列举；其主要解决的问题是为用户找到合适的item（连接和排序），并找到一个合理的理由来解释推荐结果。而问题的解决，就是系统的价值，即建立关联、促进流动和传播、加速优胜劣汰。
推荐算法是实现推荐系统目标的方法和手段。算法与产品相结合，搭载在高效稳定的架构上，才能发挥它的最大功效。
接下来我们说一下微博推荐，微博本身的产品设计，使得即使没有推荐系统，仍然会形成一个大的用户关系网络，实现信息快速传播；而衡量一个事物的价值，一个简单的方法是对比看看保留它和去掉它时的差别。微博需要健康的用户关系网络，保障用户feed流的质量，且需要优质信息快速流动，通过传播淘汰低质信息。微博推荐的作用在于加速这一过程，并在特定的情况下控制信息的流向，所以微博推荐的角色是一个加速器和控制器。
最后回到微博推荐算法中来，上面扯了那么多，只是为了让大家能对微博推荐算法有更好的理解。我们的工作，是将微博推荐的目标和需要解决的问题，抽样为一系列的数学问题，然后运用多种数据工具进行求解。
接下来首先用一个图梳理下我们用到的方法和技术，然后再逐一介绍。
如果觉得我的文章对您有用，请随意打赏。你的支持将鼓励我继续创作！
