本书概览
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理解了推荐系统的核心逻辑后，我们现在需要为这个复杂的技术体系绘制一份清晰的地图。本书将按照推荐系统的工业流水线——召回、排序、重排——来组织内容，每个阶段都会深入探讨从经典方法到前沿技术的演进脉络。同时，我们还会关注推荐系统的发展趋势和实际应用，帮你建立从理论到实践的完整知识框架。

**第二章：召回系统——从海量到精选的第一道过滤**

**召回系统**\ 是推荐流水线的起点，需要在毫秒级时间内从亿级候选中筛选出千级相关物品。本章将沿着三条技术演进路径，展现召回技术从简单到复杂、从静态到动态的发展历程。

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   召回模型演化图

**协同过滤（Collaborative Filtering）**
是推荐系统的经典起点。我们将探讨基于用户的协同过滤（UserCF，:numref:`usercf`\ ）如何通过“找到相似用户，推荐他们喜欢的物品”来实现推荐，以及基于物品的协同过滤（ItemCF，:numref:`itemcf`\ ）如何通过“推荐与用户历史行为相似的物品”来提升推荐效果。Swing算法（:numref:`swing`\ ）展示了如何通过考虑用户活跃度来改进物品相似度计算。最后，矩阵分解（Matrix
Factorization，:numref:`matrix_factorization`\ ）技术将协同过滤从统计方法推向了机器学习时代，通过学习用户和物品的隐向量表示来预测偏好。

**向量召回（Embedding-based Retrieval）**
技术解决了协同过滤面临的稀疏性和扩展性挑战。通过将用户和物品映射到同一向量空间，推荐问题转化为向量检索问题。我们将详细介绍物品到物品（I2I，:numref:`i2i`\ ）召回如何学习物品间的语义相似性，以及用户到物品（U2I，:numref:`u2i`\ ）召回如何直接匹配用户兴趣与候选物品。这些方法不仅提升了召回效率，还能更好地处理冷启动问题。

**序列召回（Sequential Retrieval）**
则关注用户行为的时序特性。传统方法将用户历史行为“压扁”成静态向量，丢失了宝贵的时序信息。我们将探讨两种解决思路：一是通过MIND和SDM等模型深化用户兴趣表示（:numref:`user_interests`\ ），捕捉多元兴趣和长短期偏好；二是将推荐视为序列生成任务，通过SASRec、HSTU和TIGER等模型直接预测用户行为序列的下一个物品（:numref:`generateive_recall`\ ）。

**第三章：排序系统——精准预测用户偏好的核心引擎**

经过召回阶段的快速筛选，\ **排序系统**\ 需要对数千个候选物品进行精准的偏好预测。本章将展现排序模型从简单线性模型到复杂深度学习模型的演进历程。

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   排序模型演化图

我们从\ **Wide &
Deep模型**\ （:numref:`wide-and-deep`\ ）开始，这个模型巧妙地结合了线性模型的“记忆”能力和深度模型的“泛化”能力，为后续模型发展奠定了基础。Wide部分通过人工设计的交叉特征快速学习显性关联规则，Deep部分则通过嵌入层和多层神经网络自动发现深层次的非线性关系，两者通过联合训练实现优势互补。

**特征交叉（Feature Crossing）**
是排序模型的核心挑战。用户和物品特征之间的交互往往蕴含着关键的预测信号。我们将系统梳理从人工特征交叉到自动化交叉的技术演进：从FM（Factorization
Machine）的二阶交叉开始（:numref:`second_order_feature_crossing`\ ），到DeepFM、xDeepFM等模型实现的高阶特征交叉（:numref:`higher_order_feature_crossing`\ ），再到AutoInt等自注意力机制的个性化交互建模。

**序列建模**\ （:numref:`sequence_modeling`\ ）在排序阶段同样重要。用户的行为序列蕴含着丰富的时序信息和动态兴趣演化模式。我们将介绍三个代表性模型：DIN通过局部激活的注意力机制解决用户兴趣多样性问题，根据候选物品动态调整用户兴趣表示；DIEN进一步建模兴趣的时序演化过程，通过兴趣提取层和演化层捕捉用户兴趣的动态变化；DSIN则引入会话概念，将用户行为按会话划分，通过分层建模更好地理解会话内集中意图和会话间兴趣转换。

**多目标优化（Multi-Objective Optimization）**
解决了单一指标优化的局限性。真实的推荐场景往往需要同时优化点击率、转化率、用户满意度等多个指标。我们将探讨多目标建模的核心挑战，包括任务相关性冲突、跷跷板效应等问题，以及通过模型架构设计（:numref:`multi_objective_arch`\ ）,
任务依赖建模（:numref:`dependency_modeling`\ ）和损失函数优化（:numref:`multi_loss_optim`\ ）来实现多目标协同的方法。

**多场景建模（Multi-Scenario Modeling）**
则关注同一平台下不同场景（如首页推荐、详情页推荐、搜索推荐）的差异化建模。我们将介绍多塔架构（:numref:`multi_tower`\ ）、动态权重（:numref:`dynamic_weight`\ ）等技术如何实现场景间的知识共享与个性化适配。

**第四章：重排系统——优化整体用户体验的最后一环**

**重排系统**\ 是推荐流水线的最后阶段，其目标不再是预测单个物品的分数，而是对整个推荐列表进行全局优化。本章将探讨如何解决多样性、新颖性、公平性等复杂的用户体验问题。

**贪心重排策略** （:numref:`greedy_rerank`\ ）
是重排算法的经典方法。我们将介绍MMR（Maximal Marginal
Relevance）如何在相关性和多样性之间取得平衡，以及DPP（Determinantal
Point Process）如何通过优雅的数学框架实现多样性约束下的最优化。

**个性化重排策略** （:numref:`personalized_rerank`\ ）
则考虑不同用户对多样性的不同需求。PRM（Personalized Re-ranking
Model）等方法展示了如何根据用户特征动态调整重排策略，实现真正的个性化体验优化。

**第五章：前沿趋势——推荐系统的未来方向**

推荐系统作为一个活跃的研究领域，不断涌现新的挑战和解决方案。本章将关注几个重要的发展趋势。

**偏差消除（Debiasing）** (:numref:`debias`)
解决推荐系统中的各种偏差问题。推荐系统的训练数据来源于用户真实交互，不可避免地包含选择偏差、曝光偏差、位置偏差等多种偏差，这些偏差会通过反馈闭环不断放大。我们将介绍两种经典纠偏方法：逆倾向得分（IPS）通过重新加权消除选择偏差，位置感知学习（PAL）通过双模块架构分离位置影响与用户真实偏好。

**冷启动问题（Cold Start Problem）** (:numref:`cold_start`)
始终是推荐系统面临的核心挑战，我们将探讨如何为新用户和新物品提供有效推荐。

**生成式推荐（Generative Recommendation）**
(:numref:`generative_recommendation`)
代表了推荐系统的新范式，通过大语言模型等生成式AI技术，推荐系统正在从传统的“检索+排序”模式向“理解+生成”模式转变。

**第六章：项目实践——构建完整推荐系统**

理论学习的最终目标是实际应用。本章 (:numref:`chap_projects`)
将通过完整的项目案例，展示如何将前面章节的算法和技术整合成一个可运行的推荐系统。

**第七章：面试经验——如何准备推荐系统面试**

推荐系统作为人工智能领域的重要分支，面试中常涉及各种算法原理、工程实践和业务知识。本章
(:numref:`chap_interview`)
将分享如何准备推荐系统面试，包括简历准备、常见问题解析、技术栈梳理等实用技巧。

通过这样的章节安排，本书将为你提供一个从基础概念到前沿技术、从理论原理到实践应用的完整学习路径。每个章节都会包含详细的算法原理、代码实现、以及关键技术的演进关系图，帮助你建立对推荐系统技术体系的深入理解。