直播平台制作，推荐系统应用实际应用很难吗

直播平台制作应用推荐系统很常见，平台需要借助推荐来增加用户留存量，很多情况下推荐机制都是借助大数据功能来实现的，那么推荐的应用需要经过哪些步骤呢？

一、推荐实现的流程

完整的推荐机制并不只是收集用户信息那么简单，大体可以分为四步，召回、粗排、精排、重排。

1、召回。召回阶段要掌握一点：速度，要求是速度快，因为要求速度快，所以就不能部署太复杂的模型。另外要使用少量的特征，这是召回阶段的特性。

2、粗排。 有时候因为每个用户召回环节返回的物品数量还是太多，怕排序环节速度跟不上，所以可以在召回和精排之间加入一个粗排环节，通过少量用户和物品特征，简单模型，来对召回的结果进行个粗略的排序，在保证一定精准的前提下，进一步减少往后传送的物品数量，粗排往往是可选的，就算直播平台制作跳过这个步骤也可以。

3、精排。与粗排不同，这一步很关键，对用户了解的越细致越好，这一阶段处理的直播平台制作数据量比较少了，所以可以上你能承受速度极限的复杂模型，使用能想到的任意有用的特征，尽量精准地对物品进行个性化排序。

4、重排。重排是做打散或满足直播平台制作业务运营的特定强插需求，一般不使用复杂模型，主要用于改善用户体验。

二、召回模式

1、内容召回。基于直播平台制作内容的召回就是根据用户的浏览内容，召回相关的内容，随之推荐给用户，其实也就是基于标签的召回。很适合直播平台制作前期刚刚起步时使用。

2、协同过滤召回。基于用户的协同就是根据相似用户的兴趣进行召回，也就是对大家的反馈、评价和意见进行协同。

3、基于模型的召回。每个用户的隐向量由用户矩阵的行向量表示，每个物品的隐向量由物品矩阵的列向量表示，根据用户和物品的隐向量计算两者之间的相似度，进行召回。

一般直播平台制作会根据平台业务的策略，从各种推荐方式中随机使用，最大限度的通过产品优势增加用户的使用体验。

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