4.3. 本章小结

本章深入探讨了推荐系统重排序阶段的核心技术，从传统的启发式方法发展到现代的深度学习模型。重排序作为推荐系统的“最后一公里”，其核心价值在于在保持相关性的基础上优化多样性、个性化和业务目标，从而显著提升用户体验和平台收益。

我们首先介绍了基于贪心策略的重排方法，包括MMR通过线性组合平衡相关性与多样性，以及DPP利用行列式几何意义实现更精确的多样性控制。随后深入分析了基于个性化的重排技术，PRM采用Transformer架构实现端到端学习，通过个性化向量深度融合用户偏好；而PRS进一步考虑排列变异影响，通过PMatch和PRank两阶段设计，在保证计算效率的同时捕捉排列组合对用户行为的深层影响。

从技术演进角度看，重排序技术经历了从简单规则到复杂模型的发展历程：MMR提供了快速有效的基础方案，DPP实现了理论严谨的多样性建模，PRM引入了深度学习的个性化能力，PRS则代表了当前最前沿的排列感知技术。