1. 基于关联规则的itemcf

2. 基于关联规则的usercf

3. youtubednn召回

4. 冷启动召回

多路召回合并

多路召回合并就是将前面所有的召回策略得到的用户文章列表合并起来，下面是对前面所有召回结果的汇总

1. 基于itemcf计算的item之间的相似度sim进行的召回

2. 基于embedding搜索得到的item之间的相似度进行的召回

3. YoutubeDNN召回

4. YoutubeDNN得到的user之间的相似度进行的召回

5. 基于冷启动策略的召回

注意：

1. 在做召回评估的时候就会发现有些召回的效果不错有些召回的效果很差，所以对每一路召回的结果，我们可以认为的定义一些权重，来做最终的相似度融合

冷启动问题

冷启动问题可以分成三类：文章冷启动，用户冷启动，系统冷启动。

* 文章冷启动：对于一个平台系统新加入的文章，该文章没有任何的交互记录，如何推荐给用户的问题。(对于我们场景可以认为是，日志数据中没有出现过的文章都可以认为是冷启动的文章)

* 用户冷启动：对于一个平台系统新来的用户，该用户还没有文章的交互信息，如何给该用户进行推荐。(对于我们场景就是，测试集中的用户是否在测试集对应的log数据中出现过，如果没有出现过，那么可以认为该用户是冷启动用户。但是有时候并没有这么严格，我们也可以自己设定某些指标来判别哪些用户是冷启动用户，比如通过使用时长，点击率，留存率等等)

* 系统冷启动：就是对于一个平台刚上线，还没有任何的相关历史数据，此时就是系统冷启动，其实也就是前面两种的一个综合。

当前场景下冷启动问题的分析：

对当前的数据进行分析会发现，日志中所有出现过的点击文章只有3w多个，而整个文章库中却有30多万，那么测试集中的用户最后一次点击是否会点击没有出现在日志中的文章呢？如果存在这种情况，说明用户点击的文章之前没有任何的交互信息，这也就是我们所说的文章冷启动。通过数据分析还可以发现，测试集用户只有一次点击的数据占得比例还不少，其实仅仅通过用户的一次点击就给用户推荐文章使用模型的方式也是比较难的，这里其实也可以考虑用户冷启动的问题，但是这里只给出物品冷启动的一些解决方案及代码，关于用户冷启动的话提一些可行性的做法。

1. 文章冷启动(没有冷启动的探索问题)

2. 其实我们这里不是为了做文章的冷启动而做冷启动，而是猜测用户可能会点击一些没有在log数据中出现的文章，我们要做的就是如何从将近27万的文章中选择一些文章作为用户冷启动的文章，这里其实也可以看成是一种召回策略，我们这里就采用简单的比较好理解的基于规则的召回策略来获取用户可能点击的未出现在log数据中的文章。

3. 现在的问题变成了：如何给每个用户考虑从27万个商品中获取一小部分商品？随机选一些可能是一种方案。下面给出一些参考的方案。

    1. 首先基于Embedding召回一部分与用户历史相似的文章

    2. 从基于Embedding召回的文章中通过一些规则过滤掉一些文章，使得留下的文章用户更可能点击。我们这里的规则，可以是，留下那些与用户历史点击文章主题相同的文章，或者字数相差不大的文章。并且留下的文章尽量是与测试集用户最后一次点击时间更接近的文章，或者是当天的文章也行。

4. 用户冷启动

5. 这里对测试集中的用户点击数据进行分析会发现，测试集中有百分之20的用户只有一次点击，那么这些点击特别少的用户的召回是不是可以单独做一些策略上的补充呢？或者是在排序后直接基于规则加上一些文章呢？这些都可以去尝试，这里没有提供具体的做法。

注意：

1. 这里看似和基于embedding计算的item之间相似度然后做itemcf是一致的，但是现在我们的目的不一样，我们这里的目的是找到相似的向量，并且还没有出现在log日志中的商品，再加上一些其他的冷启动的策略，这里需要找回的数量会偏多一点，不然被筛选完之后可能都没有文章了

2. user embedding sim召回

3. 虽然没有直接跑usercf的计算用户之间的相似度，为了验证上述基于用户的协同过滤的代码，下面使用了YoutubeDNN过程中产生的user embedding来进行向量检索每个user最相似的topk个user，在使用这里得到的u2u的相似性矩阵，使用usercf进行召回，

userCF召回

基于用户协同过滤，核心思想是给用户推荐与其相似的用户历史点击文章，因为这里涉及到了相似用户的历史文章，这里仍然可以加上一些关联规则来给用户可能点击的文章进行加权，这里使用的关联规则主要是考虑相似用户的历史点击文章与被推荐用户历史点击商品的关系权重，而这里的关系就可以直接借鉴基于物品的协同过滤相似的做法，只不过这里是对被推荐物品关系的一个累加的过程，下面是使用的一些关系权重，及相关的代码：

1. 计算被推荐用户历史点击文章与相似用户历史点击文章的相似度，文章创建时间差，相对位置的总和，作为各自的权重

itemCF recall

上面已经通过协同过滤，Embedding检索的方式得到了文章的相似度矩阵，下面使用协同过滤的思想，给用户召回与其历史文章相似的文章。

这里在召回的时候，也是用了关联规则的方式：

1. 考虑相似文章与历史点击文章顺序的权重(细节看代码)

2. 考虑文章创建时间的权重，也就是考虑相似文章与历史点击文章创建时间差的权重

3. 考虑文章内容相似度权重(使用Embedding计算相似文章相似度，但是这里需要注意，在Embedding的时候并没有计算所有商品两两之间的相似度，所以相似的文章与历史点击文章不存在相似度，需要做特殊处理)

4.