推荐流个性化性能调优技巧
刷短视频、看新闻、购物推荐，这些看似简单的操作背后，其实都依赖一套复杂的推荐流系统。你有没有遇到过这样的情况：刚搜了咖啡机，接下来半小时全是你不感兴趣的咖啡相关商品？或者首页内容越刷越像上一条的“复制粘贴”？这说明系统的个性化和性能可能没调好。
其实，推荐流不只是“推什么”，还包括“怎么推”、“推多快”。优化得当，用户停留时间能明显提升；调得不好，再好的内容也留不住人。
合理划分用户兴趣层级
别把用户当成一个整体打标签。比如一位用户上周看了三篇露营攻略，昨天搜了咖啡机，今天点了两篇育儿文章——这时候如果只按最近行为推荐，他会被淹没在奶瓶广告里。
建议采用分层兴趣模型：长期兴趣（如户外）、中期偏好（如家电）、短期点击（如育儿）。每层设置不同权重，避免短期行为过度干扰推荐结果。例如：
<user-profile>
<interest type="long-term" weight="0.6">户外运动</interest>
<interest type="mid-term" weight="0.3">家用电器</interest>
<interest type="short-term" weight="0.1">育儿知识</interest>
</user-profile>这样既保留用户本质偏好，又能响应新鲜行为。
缓存策略要灵活，别一刀切
很多人一提性能就想到加缓存，但推荐流缓存太死板反而坏事。比如首页推荐对所有人缓存同一份热门内容，新用户进来看到的和老用户一样，个性化就没了。
更合理的做法是分场景缓存：全局热门内容可缓存较久（如2小时），而基于用户画像的推荐结果缓存时间缩短到5~10分钟，并加上用户分群标签。比如“一线城市25-30岁女性”这个群体的共性偏好可以缓存，个体微调再叠加。
减少实时计算的压力
每次请求都从头算一遍用户偏好，服务器扛不住。可以把部分计算前移：每天凌晨跑一次批量任务，生成用户的初步兴趣向量，存在Redis里。在线服务时只需做轻量融合，比如加入最近半小时点击行为做微调。
这样做响应速度能从300ms降到80ms以内，用户体验明显更“顺滑”。
动态调整推荐多样性
一味追求点击率，容易陷入“信息茧房”。可以在推荐列表中固定插入1~2条跨类目内容，比如给常看科技新闻的用户偶尔推一条高质量旅行视频。
这类内容不一定立刻带来点击，但能拓展用户兴趣边界，长期来看提升留存。关键是控制频率和质量，别让用户觉得“乱推”。
监控指标要贴近真实体验
除了常见的CTR（点击率）、曝光量，建议加入“刷新跳出率”和“连续相似内容数”这两个维度。如果用户下拉刷新三次都没停下，说明推荐内容不够吸引；如果连续五条都是同类商品，可能是模型过拟合了。
把这些数据反馈回训练系统，形成闭环，才能让推荐越用越准。
调优不是一锤子买卖，而是持续观察、小步迭代的过程。就像做饭，火候到了，味道自然出来。