开发即时通讯软件时如何实现消息的智能推荐功能

做过即时通讯产品的朋友应该都有体会，消息推送这件事看似简单，其实门道很深。早期的IM软件基本上是你发什么我收什么，顶多搞个已读回执。但用户量一旦上去，问题就来了——群聊里几百条消息，真正跟我有关的可能就那么几条；公众号推文铺天盖地，用户根本看不过来；陌生人社交场景下，如何让两个人建立起有效的对话连接，更是让人头疼。

这时候，智能推荐就成了一个绕不开的话题。但我要说的是，IM场景下的智能推荐跟电商、视频网站的推荐逻辑有很大区别。电商推荐是为了让你买更多东西，视频推荐是为了让你看更久，但IM推荐的核心诉求其实是帮助用户更高效地获取有价值的信息，建立有意义的连接。如果推荐做砸了，用户会觉得你在窥探隐私或者强行塞垃圾内容；如果做得好，用户会觉得”这软件真懂我”。

那到底怎么在IM软件里把这件事做明白？咱们从头捋一捋。

一、先搞清楚：IM场景下推荐的是什么

很多人一提到推荐，首先想到的是”推荐内容”，但在即时通讯软件里，需要推荐的东西远不止内容这一样。我大概梳理了一下，IM场景下的智能推荐通常涉及以下几个维度：

• 消息内容推荐：这个最好理解，就是从群聊、频道、公众号这些地方挑选出用户可能感兴趣的消息推送到显眼位置，或者做成摘要让用户快速浏览。
• 联系人推荐：比如”你可能认识的人”、”好友的好友”、”同兴趣同行业的陌生人”等等，帮助用户扩展社交圈。
• 群组推荐：推荐用户加入一些可能有价值的群聊，这个在职场社交和兴趣社区场景特别常见。
• 功能推荐：根据用户行为推荐一些他可能还没发现但会用得上的功能，比如某个用户经常发语音，是不是可以推荐语音转文字功能给他。

这四类推荐的底层逻辑有相通之处，但在具体实现上各有各的讲究。今天这篇文章主要是聊消息内容推荐，因为这是大部分IM产品最核心的需求。

二、智能推荐的底层逻辑：三个关键要素

在说技术实现之前，我想先用大白话把智能推荐的本质讲清楚。费曼教学法的核心就是用简单的语言解释复杂的东西，所以我尽量不搞那些听着很玄乎的术语。

想象一下，如果我是一个特别了解你的朋友，你要我帮你从几百条消息里挑出值得看的，我会怎么做？

首先，我得了解你。我知道你做什么工作，平时关心什么话题，跟谁聊得来，之前对什么内容点过赞或者回复过。这些信息构成了一幅你的画像，我拿这幅画像作为筛选标准。

其次，我得了解那些消息。每条消息是谁发的、什么时候发的、是什么内容、话题标签是什么、有多少人有互动，这些信息构成了消息本身的属性。

最后，我需要一个匹配逻辑，也就是用你的画像去和消息的属性做对比，把匹配度高的排在前面。

说白了，智能推荐就是这三个步骤的工程化实现：用户画像构建 → 内容特征提取 → 匹配排序。接下来我们逐一展开。

1. 用户画像：越立体越好，但也要注意边界

用户画像在推荐系统里是个老生常谈的话题，但在IM场景下有一些特殊的考量。我见过很多产品一上来就要给用户打各种标签，什么”科技爱好者”、”职场精英”、”二次元少女”之类的。这种粗粒度的标签有没有用？有点用，但不够。

为什么不够？因为一个人在不同场景下的兴趣可能是割裂的。我在工作群里讨论技术方案，和在朋友群里闲聊八卦，这是两个完全不同的状态。如果系统把我对技术话题的兴趣泛化到所有场景，那推荐结果肯定会跑偏。

所以一个更合理的做法是构建场景化的用户画像。什么意思呢？给用户在不同场景下分别建立兴趣模型。比如工作场景下关注什么、社交场景下关注什么、娱乐场景下关注什么。然后当用户在某个场景产生行为时，调用对应场景的模型来做推荐。

用户画像的数据来源主要有几类，我列个表格方便大家对照：

td>协同过滤的基础

这里要特别提醒一下隐私边界的问题。IM软件天然带有隐私属性，用户对这类产品的信任度要求比电商或者内容平台更高。你收集什么数据、怎么用这些数据、存放在哪里，这些事情都要在隐私政策里写清楚，而且要让用户有选择权。推荐功能做得再好，如果因为隐私问题把用户吓跑了，那就得不偿失了。

2. 内容特征：别只盯着文字，IM消息是多模态的

早期做内容推荐的时候，很多人觉得只要把文本处理好了就万事大吉。但IM场景下的消息形态早就不是纯文字了，图片、语音、视频、表情包、文件、链接……这些东西越来越多，你根本躲不开。

所以多模态内容理解是IM推荐系统必须面对的课题。文字可以用NLP处理，图片可以用CV模型识别，语音可以转文字再做NLP，链接可以解析元数据。每种模态都有对应的处理方式，最后把各种模态的表示向量融合起来，形成一个完整的内容特征向量。

举个简单的例子，一条群消息是朋友发的一张猫的照片，配的文字是”我家主子又拆家了”。如果只看文字，系统可能觉得这是关于”宠物”的内容。但如果做了图像识别，看到猫的照片，那”宠物”这个标签就打得更准了。再结合这个用户之前对猫粮品牌有过互动，推荐一些宠物相关的内容或者商品，命中率就会高很多。

另外，IM消息还有一个特点是上下文关联性很强。一条消息放在聊天记录里和单独拎出来看，可能完全是两个意思。比如前几条消息在讨论项目进度，突然有人发了个表情包说”累死了”，这个表情包其实是承接了前面的话题，而不是一个独立的娱乐内容。如果系统孤立地理解这条消息，很可能会推荐一些八竿子打不着的东西。

所以，在做内容特征提取的时候，上下文信息一定要考虑进去。这个在技术实现上可以借鉴Transformer架构里的Attention机制，让模型学会关注相关的上下文内容。

3. 匹配排序：召回和精排的两阶段策略

有了用户画像和内容特征，接下来就是把它们匹配起来。这个环节通常分成召回和精排两个阶段。

召回阶段的目标是快速从海量内容里筛选出一批可能相关的候选集。因为IM产品里的消息量可能非常大，不可能让每个用户都去遍历所有消息。常用的召回策略有关键词匹配、协同过滤、内容相似度召回等等。这个阶段追求的是速度，可以适当牺牲一些精度。

精排阶段的目标是对召回来的候选内容进行更精细的排序。这时候会引入更多特征，比如用户当前的时间段（工作时间还是休息日）、设备类型（手机还是电脑）、最近的行为序列等等。精排阶段常用的模型有Wide&Deep、DeepFM、DIN这些深度学习模型，结构稍微复杂一些，但效果比简单的规则排序好很多。

这里我想强调一个点：IM推荐的排序逻辑跟信息流产品有个很大的不同。信息流产品希望用户一直刷下去，所以推荐的是”下一个可能感兴趣的内容”。但IM产品里，用户是有明确需求的——他可能正在等某个人的消息，或者在关注某个群里的讨论。如果系统总是推一些”下一个可能感兴趣”的东西，反而会干扰用户的注意力。

所以IM推荐的排序逻辑应该更倾向于“跟我有关”而不是”让我上瘾”。具体来说，那些跟用户当前关注话题相关的、来自用户好友的、互动性强的消息，优先级应该更高。

三、实时性这个坑，很多团队都踩过

说到IM场景下的推荐，有一个问题绕不开：实时性。

你想啊，IM软件里的消息是实时产生的。一场直播可能在几秒钟内涌进来几百条弹幕；一个热门话题可能在几分钟内被讨论到几千条；用户刚刚点了一个赞，紧接着肯定想看到相关的后续内容。如果推荐系统做不到实时更新，等用户看到推荐结果的时候，黄花菜都凉了。

但实时推荐对系统架构的挑战是很大的。传统的推荐系统通常是”T+1″模式，每天晚上离线跑一遍任务，第二天更新模型和推荐结果。这种模式用在电商或者视频平台上问题不大，但用在IM上就会很被动。

那怎么做到实时呢？这需要从数据流、模型更新、特征存储三个层面来解决。

首先是实时数据流。消息产生之后要立即进入推荐系统的处理管道，而不是等到晚上统一处理。这需要用到Kafka、Flink这类流处理框架，确保消息从产生到进入推荐系统只有几秒钟的延迟。

其次是增量模型更新。用户的兴趣是动态变化的，一分钟前他还在讨论工作，一分钟后可能就开始聊周末去哪玩了。如果模型不能及时捕捉这种变化，推荐结果就会”慢半拍”。的做法是采用在线学习或者增量训练的方式，让模型能够实时吸收用户的最新行为。

最后是实时特征存储。用户的短期行为特征（比如最近几分钟点击了哪些消息）需要快速读取和更新，这要求特征存储系统有很高的QPS能力。一些团队会选择用Redis或者HBase来存储实时特征，然后用特定的索引结构来加速查询。

说到实时性，这里不得不提一下声网这类即时通讯底层服务商在这方面做的努力。他们在SDK层面就内置了消息通道的实时数据能力，让上层应用可以很方便地获取到消息的实时状态。这样一来，做推荐系统的团队就不需要从零开始搭建实时数据管道，可以把精力集中在算法和业务逻辑上。

四、冷启动问题：没有数据的时候怎么办

一个新用户注册进来，系统对他一无所知，这时候推荐什么呢？这就是经典的冷启动问题。

常见的解法有几种。第一种是让用户主动选择兴趣，比如注册的时候让你勾选”科技”、”财经”、”娱乐”这些标签。这种方式简单直接，但用户体验不太好，很多人会随便选几个应付了事。

第二种是利用注册信息，比如手机号、邀请码、社交账号关联等。如果你用微信登录，系统知道了你的微信号，至少可以拿到一些基础画像。这种方式对用户干扰小，但信息量有限。

第三种是采用热门内容兜底。在对用户一无所知的时候，先推一些普遍受欢迎的内容，比如当天的热门新闻、群里讨论最活跃的话题等等。虽然不够个性化，但至少不会让用户觉得”这软件是空的”。

比较好的做法是把这几种方式组合起来用。用户在注册的时候可以简单选几个大类的兴趣作为初始画像，然后在他开始使用的前几分钟内，快速收集行为数据并调整推荐策略。如果用户在某个内容类型上表现出了明显的正反馈，就及时调整权重；如果用户对某个类型持续无视，就降低相关内容的出现频率。

五、效果评估：别只盯着点击率

推荐系统上线之后，怎么评估效果？这是个很重要但经常被忽视的问题。

很多人一看点击率涨了，就觉得推荐做得很好。但IM场景下，点击率高不一定代表用户满意度高。举个极端的例子，如果你总是推一些标题党或者擦边内容，点击率可能很高，但用户其实很烦，时间长了就会流失。

所以评估IM推荐效果的时候，应该关注多个维度的指标：

• 点击相关：点击率、点击后的完成率、收藏率
• 互动相关：回复率、转发率、引用率（用户把推荐内容作为回复对象）
• 留存相关：推荐功能的日活、用户次日留存、推荐功能的渗透率
• 负向反馈：用户主动点击”不感兴趣”或”屏蔽该来源”的次数

这些指标要综合起来看，不能只看其中某一个。尤其是负向反馈这个指标，很多团队不太重视，但实际上它是很重要的预警信号。如果某个用户频繁地对推荐内容点”不感兴趣”，说明系统对他的理解偏差很大，这时候要么是他的画像需要更新，要么是推荐策略本身有问题。

六、写在最后

聊了这么多，最后说点务实的。智能推荐这个功能，做得好的确能大大提升IM产品的用户体验，但做起来也确实不容易。它不是找个算法团队调几个模型就能搞定的事情，而是需要产品、算法、工程、数据多个团队紧密配合的系统工程。

从数据采集到特征工程，从模型训练到实时计算，从效果评估到迭代优化，每一个环节都有坑。对于中小团队来说，与其从零开始自建推荐系统，不如考虑借助像声网这样的即时通讯服务商提供的能力，把精力集中在产品逻辑和用户体验上。毕竟，IM软件的核心竞争力还是在通讯本身，推荐只是锦上添花的东西。

如果你正在开发IM产品，不妨先想清楚自己到底要推荐什么、解决什么问题，然后再针对性地设计方案。有时候，简单有效的规则比复杂的深度学习模型更好用。先把基础的东西做扎实了，再考虑更高级的优化，这可能才是更务实的路线。