导读：推荐系统技术，总体而言，与 NLP 和图像领域比，发展速度不算太快。不过最近两年，由于深度学习等一些新技术的引入，总体还是表现出了一些比较明显的技术发展趋势。这篇文章试图从推荐系统几个环节，以及不同的技术角度，来对目前推荐技术的比较彰显的技术趋势做个归纳。个人判断较多，偏颇难免，所以还请谨慎参考。
在写技术趋势前，照例还是对推荐系统的宏观架构做个简单说明，以免读者迷失在技术细节中。
实际的工业推荐系统，如果粗分的化，经常讲的有两个阶段。首先是召回，主要根据用户部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。召回强调快，排序强调准。当然，这是传统角度看推荐这个事情。
但是，如果我们更细致地看实用的推荐系统，一般会有四个环节，--召回---粗排--精排--重排
实际的工业推荐系统，如果粗分的化，经常讲的有两个阶段。首先是召回，主要根据用户部分特征，从海量的物品库里，快速找回一小部分用户潜在感兴趣的物品，然后交给排序环节，排序环节可以融入较多特征，使用复杂模型，来精准地做个性化推荐。召回强调快，排序强调准。当然，这是传统角度看推荐这个事情。
但是，如果我们更细致地看实用的推荐系统，一般会有四个环节，如下图所示：
：
传统的标准召回结构一般是多路召回，如上图所示。如果我们根据召回路是否有用户个性化因素存在来划分，可以分成两大类：一类是无个性化因素的召回路，比如热门商品或者热门文章或者历史点击率高的物料的召回；另外一类是包含个性化因素的召回路，比如用户兴趣标签召回。我们应该怎么看待包含个性化因素的召回路呢？其实吧，你可以这么看，可以把某个召回路看作是：单特征模型排序的排序结果。意思是，可以把某路召回，看成是某个排序模型的排序结果，只不过，这个排序模型，在用户侧和物品侧只用了一个特征。比如说，标签召回，其实就是用用户兴趣标签和物品标签进行排序的单特征排序结果；再比如协同召回，可以看成是只包含 UID 和 ItemID 的两个特征的排序结果….诸如此类。我们应该统一从排序的角度来看待推荐系统的各个环节，这样可能会更好理解本文所讲述的一些技术。
如果我们换做上面的角度看待有个性化因素召回路，那么在召回阶段引入模型，就是自然而然的一个拓展结果：无非是把单特征排序，拓展成多特征排序的模型而已；而多路召回，则可以通过引入多特征，被融入到独立的召回模型中，找到它的替代品。如此而已。所以，随着技术的发展，在 embedding 基础上的模型化召回，必然是个符合技术发展潮流的方向。
