摘要

本文由多伦多大学的Yu Zhao撰写，对广告推荐和内容推荐系统中使用的最有效的检索算法进行了全面的调查。广告定位算法依赖于详细的用户档案和行为数据来传递个性化广告，从而通过目标定位增加收入。相反，有机检索系统旨在通过推荐符合用户偏好的内容来改善用户体验。本文比较了这两种应用，并解释了每种应用中最有效的方法。文章详细探讨了内容过滤、协同过滤和混合系统等算法机制，特别是深入研究了在推荐系统中广泛使用的双塔模型及其训练、推理和检索过程。此外，文章还讨论了这些系统面临的挑战，如冷启动问题、数据质量和隐私问题。

原理

本文的核心在于探讨和比较广告推荐与内容推荐系统中使用的检索算法。广告定位系统利用机器学习和倒排索引技术，通过分析用户的行为和兴趣来精准投放广告。倒排索引是一种数据结构，它将内容（如广告）与其相关关键词或属性映射，从而实现快速高效的搜索和检索操作。例如，在广告定位中，系统首先创建一个包含所有广告的索引，然后根据用户的在线活动生成用户档案，最后通过匹配用户档案与倒排索引中的关键词来实时定位广告。

另一方面，有机检索系统通过分析用户数据来推荐符合其偏好的内容或产品，不直接涉及货币影响。这些系统使用内容过滤、协同过滤和混合系统等技术来提高推荐的准确性和个性化。特别是双塔模型，它是一种深度学习架构，包含两个独立的神经网络（塔），一个用于编码用户特征，另一个用于编码项目特征。该模型通过将用户和项目投影到一个共享的潜在空间来测量它们的兼容性，从而实现高度个性化的推荐。

流程

双塔模型的训练和推理过程如下：首先，从历史交互数据中抽取用户和项目的配对，包括已知的正配对（用户与他们交互过的项目）和负配对（用户未交互的项目）。然后，使用交叉熵损失或成对排序损失等损失函数来优化模型，确保正配对的得分高于负配对。在推理阶段，对于给定的用户，用户塔生成一个基于用户特征的密集向量表示，同时项目塔为所有候选项目生成类似的向量。通过计算用户向量与每个项目向量之间的相似度（如点积或余弦相似度），系统可以排名项目并推荐最相关的前N个项目给用户。

应用

双塔模型及其变体，如多任务双塔模型和三塔模型，展示了在推荐系统中提高准确性和个性化的潜力。这些模型不仅适用于电子商务、流媒体服务和社交媒体平台，还可能扩展到其他需要实时个性化推荐的领域。随着数字平台的不断扩展和用户期望的提高，开发更复杂和道德的检索算法将变得至关重要。未来的研究应聚焦于解决这些挑战，确保推荐系统不仅提供相关和吸引人的内容，而且维护用户隐私和数据完整性。