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基本思想

• 如果用户喜欢一篇笔记，那么他会喜欢内容相似的笔记。比如说我喜欢买房的笔记，系统给我推买房的笔记我可能就会点进去
• 事先训练一个神经网络，基于笔记的类目和图文内容，把笔记映射到向量。向量的相似度就是笔记内容的相似度
• 对笔记向量做聚类，划分为 1000 个 cluster，记录每个 cluster 的中心方向（k-means聚类，用余弦相似度）

记录索引

• 一篇新笔记发布后，用神经网络把它映射到一个特征向量
• 从 1000 个向量（对应 1000 个cluster）中找到最相似的向量，作为新笔记的 cluster
• 索引：cluster → 笔记ID列表（按时间倒排）

线上召回

• 给定用户 ID，找到他的 last-n 交互的笔记列表，把这些笔记作为种子笔记
• 把每篇种子笔记映射到向量，寻找最相似的 cluster（知道用户对哪些 cluster 感兴趣）
• 从每个 cluster 的笔记列表中，取回最新的 m 篇笔记
• 最多取回 mn 篇新笔记
• 缺点和类目召回一样：只对刚刚发布的新笔记有效，有些笔记过了一两个小时后就不太可能被召回了

内容相似度模型

提取图文特征

• 用 CNN 提取图片的特征
• 用 BERT 提取文字的特征
• 把图片的特征和文字的特征拼接在一起水乳一个全连接层
• 全连接层输出笔记的特征向量
  

两篇笔记的内容相似度

• 两个神经网络的参数是相同的
• 模型中的 BERT 是预训练好的，可以直接用也可以做 fine-tune
• CNN 也是与训练好的，比如在 image-net 中预训练好的，也可以微调更新参数
• 全连接层是需要训练的
  

训练内容相似度模型

• 训练的方法和双塔模型类似

• 基本想法：鼓励 $cos(a,b^{+})$ 大于 $cos(a,b^{-})$
  

正样本的选取

• 方法一：人工标注二元组的相似度：代价太大不划算
• 方法二：算法自动选正样本
  • 筛选条件：经过这样的筛选，可以过滤到完全不相似的笔记
    • 只用高曝光笔记作为二元组（因为有充足的用户交互信息，算法选的正样本比较准）
    • 两片笔记有相同的二级类目，比如都是菜谱教程
  • 用 ItemCF 的物品相似度选正样本

负样本的选取

• 从全体笔记中选出满足条件的：
  • 字数较多（神经网络提取的文本信息有效）
  • 笔记质量高，避免图文无关

总结