推荐feed流

feed流是推荐系统的一种常见形式,突出的产品有微博、抖音、朋友圈等

feed:每一个状态和消息,通常由用户更新

流:特点是持续更新

feed流中最广泛的形式是Timeline流,分为个人页Timeline和关注页Timeline。还可以以用户喜好程度排序,选出用户最想看的topN,适用于新闻、商品推荐等场景。

feed流的特点:

1. 多账号内容流:系统中有一定量的账号,账号之间存在关注、取关、拉黑等关系

2. 非稳定账号关系:用户间的关系会随时发生变化

3. 读写不平衡:读多写少

4. 消息必达性:必须保证相关用户能看到消息

feed流系统设计:

两个侧重点:存储、推送

存储对于用户量级比较大的系统来说是难点。

而推送方案里主要有两种方案,推模式(写扩散)拉模式(读扩散)

两种模式的对比:

不同模式的适用场景:

拉模式:许多feed流系统初版会基于拉模式,因为用户数较少且日活低,拉取成本较低

推模式:

1. 用户关系数比较均匀,且有上限,如朋友圈

2. 偏向推荐类feed,同一个feed对不同用户价值不同,计算feed和用户间的分数,只推荐给分数较高的用户

推拉结合模式:大部分用户关系数比较均匀,少数用户千万级别,无上限。例如微博。能够解决单纯采用推模式时大V用户高并发写问题。

以微博为例,使用两种推拉模式:

① 在线推,离线拉:大V发布动态后,有限推送给同时在线的粉丝,离线粉丝上线后再拉取该动态。

② 定时推,离线拉:大V发布动态后,以常驻进程的形式推送到粉丝关注✌️。

feed流智能排序(Ranking):

智能排序基于趋势trending、热门hot、用户生产UGC 、编辑推荐PGC、相似Similarity等等因素综合考虑,随着技术的进步智能算法将会更加懂得用户的喜好。

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