3.5. 多场景建模

在现代大规模推荐系统中，用户的行为和兴趣往往呈现出高度的场景依赖性。这里的“场景”可以指不同的业务形态（如电商APP的首页推荐、商品详情页的“猜你喜欢”、购物车页的“你可能还想要”）、不同的流量入口（如主站、独立子频道）、不同的用户状态（如新用户、老用户、活跃用户、沉默用户）、甚至不同的设备或时间上下文。传统的单一全局模型，试图用一个“万能”的模型覆盖所有场景，常常面临场景特性淹没与数据稀疏性的双重困境：

  1. 共性淹没特性： 强行融合所有场景数据训练，模型容易被数据量大的主导场景所主导，难以捕捉和适应小场景或特性鲜明场景的独特模式。

  2. 数据稀疏性： 对于新场景、小流量场景或长尾用户群体，独立建模所需的高质量训练数据往往不足，导致模型效果不佳。

  3. 参数效率低下： 为每个场景独立训练和维护一个完整模型，成本高昂且难以实现场景间的知识迁移。

多场景建模（Multi-scenario Modeling / Multi-domain Modeling） 正是为了解决这些核心挑战而提出的关键技术范式。其核心思想在于：充分利用多个场景数据之间的潜在“共性”来提升模型的泛化能力和鲁棒性，同时精细地识别和建模不同场景的“特性”差异，以实现场景间的差异化精准推荐。

简单来说，多场景建模的目标是：既要“合”得好（共享有益知识），也要“分”得清（保留独有特性）。

实现这一目标的技术路径丰富多样，但根据其处理“共性”与“特性”的核心机制，大致可以归纳为以下两大类主流且互补的范式，这也是本章重点探讨的内容：

  1. 多塔结构建模范式：在模型结构层面进行显式划分，为共享的“共性”知识构建一个或多个公共塔（Shared Tower），同时为每个场景（或场景组）的“特性”知识构建独立的场景塔（Scenario-Specific Tower）。通过精心设计的结构（如门控网络、路由机制）来控制信息在不同塔之间的流动与融合。

  2. 动态权重建模范式：不依赖固定的模型结构划分，而是利用输入样本自身的场景上下文信息（如场景ID、用户在该场景的历史行为、场景属性特征等），动态地调整模型内部组件（如特征嵌入、网络权重、损失函数权重）的计算方式或重要性。模型的核心结构可能是共享的，但其行为会根据当前场景上下文进行实时“微调”。

通过本章的学习，将掌握多场景建模的核心原理、主流技术路线及其演进逻辑，具备在实践中根据业务需求选择和设计合适的多场景推荐模型的能力，从而有效应对复杂多变的现实推荐环境，提升推荐系统在多样化场景下的整体性能和用户体验。