华为云推荐系统版本如何提升推荐多样性效果？

1天前 • 华为云 • 阅读 5

动态分屏处理机制

华为云推荐系统采用窗口分片算法，将每个内容源的候选集均分到N个展示窗口。通过动态余数分配原则，当候选内容不足N屏时，自动将剩余元素优先填充头部窗口。该机制保证冷门品类内容在多个屏幕均匀曝光，避免流量过度集中于头部资源。

分屏处理流程

系统整合三大数据源形成混合推荐池：用户实时行为数据、知识图谱关联数据、协同过滤候选集。通过双塔模型与超图空间挖掘技术，建立跨模态内容相似度矩阵，确保不同数据源内容按权重参与推荐决策。

采用多层穿插算法，在每轮推荐中交替选择不同来源的内容。系统设置动态穿插系数，根据用户停留时长自动调整同源内容连续出现阈值，防止同类内容扎堆展示。实验数据显示该策略使点击率分散度提升27%。

构建双路径深度排序网络，分别计算兴趣匹配度和多样性分数。通过对抗训练机制平衡两个维度的权重，最终输出融合评分。模型引入长尾内容补偿因子，对低曝光优质内容自动加权15%-30%。

基于微服务架构实现推荐组件的动态伸缩，采用Redis集群缓存实时行为数据，通过Kafka消息队列实现候选集秒级更新。系统支持横向扩展至千节点规模，保障高并发场景下的多样性推荐稳定性。

核心组件架构

华为云推荐系统通过分屏处理、多源融合、智能穿插三大核心机制，结合弹性架构支撑，实现推荐多样性指标提升42%。该系统已在华为云服务产品中验证效果，用户留存率提高19%，长尾内容曝光量增长3.7倍。

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