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在当前这个移动互联网时代，除了专业内容的丰富，UGC内容更是爆发式发展，每个用户既是内容的消费者，也成为了内容的创造者。这些海量的内容在满足了我们需求的同时，也使我们寻找所需内容更加困难，在这种情况下个性化推荐应运而生。
个性化推荐是在大数据分析和人工智能技术的基础上，通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算，从而给用户提供高质量的个性化内容，解决信息过载的问题，更好的满足用户的需求。
爱奇艺推荐系统介绍
我们的推荐系统主要分为两个阶段，召回阶段和排序阶段。
召回阶段根据用户的兴趣和历史行为，同千万级的视频库中挑选出一个小的候选集（几百到几千个视频）。这些候选都是用户感兴趣的内容，排序阶段在此基础上进行更精准的计算，能够给每一个视频进行精确打分，进而从成千上万的候选中选出用户最感兴趣的少量高质量内容（十几个视频）。
推荐系统的整体结构如图所示，各个模块的作用如下：
- 用户画像：包含用户的人群属性、历史行为、兴趣内容和偏好倾向等多维度的分析，是个性化的基石
- 特征工程：包含了了视频的类别属性，内容分析，人群偏好和统计特征等全方位的描绘和度量，是视频内容和质量分析的基础
- 召回算法：包含了多个通道的召回模型，比如协同过滤，主题模型，内容召回和SNS等通道，能够从视频库中选出多样性的偏好内容
- 排序模型：对多个召回通道的内容进行同一个打分排序，选出最优的少量结果。
- 除了这些之外推荐系统还兼顾了推荐结果的多样性，新鲜度，逼格和惊喜度等多个维度，更能够满足用户多样性的需求。
推荐排序系统架构
在召回阶段，多个通道的召回的内容是不具有可比性的，并且因为数据量太大也难以进行更加精确的偏好和质量评估，因此需要在排序阶段对召回结果进行统一的准确的打分排序。
用户对视频的满意度是有很多维度因子来决定的，这些因子在用户满意度中的重要性也各不相同，甚至各个因子之间还有多层依赖关系，人为制定复杂的规则既难以达到好的效果，又不具有可维护性，这就需要借助机器学习的方法，使用机器学习模型来综合多方面的因子进行排序。
排序系统的架构如图所示，主要由用户行为收集，特征填充，训练样本筛选，模型训练，在线预测排序等多个模块组成。
机器学习的主体流程是比较通用的，设计架构并不需要复杂的理论，更多的是需要对细节，数据流和架构逻辑的仔细推敲。
这个架构设计吸取了以前的经验和教训，在通用
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