开发即时通讯系统时如何实现消息的智能推荐算法

前两天有个朋友问我，他们在做一个社交类的新产品，老板突然拍脑袋说要给消息流加个”智能推荐”的功能，问我这事儿难不难。说实话，这个问题一下子把我拉回到了三年前，那时候我们团队第一次接到类似的需求，大家也是一脸懵——到底怎么在即时通讯的场景里做推荐？这玩意儿和淘宝推荐商品、抖音推荐视频根本不是一码事嘛。

即时通讯它有一个非常特殊的点：用户来这儿是为了和人聊天的，不是来”消费内容”的。你推荐一个商品、一条视频，用户可能感兴趣；但你推荐一条消息，推荐一个联系人，这感觉就有点怪怪的。所以今天我想聊聊，在即时通讯系统里做智能推荐，到底是怎么一个思路。

即时通讯推荐的本质是什么

我们先停下来想一个问题：即时通讯系统中，”推荐”到底推荐的是什么？仔细捋一捋，你会发现主要有这么几类场景。第一类是联系人推荐，帮你发现有共同话题或者可能认识的新朋友。第二类是群组推荐，建议你加入某个感兴趣的群聊。第三类稍微高级一点，是内容推荐——比如推荐一篇公众号文章、一个视频，或者某个你有可能会用到的服务。最后一类是对话上下文推荐，比如你正在聊旅游，系统可能适时推荐一个机票查询的小程序。

说白了，即时通讯的推荐本质上是在帮用户建立连接。电商推荐是在帮商品和用户建立连接，内容平台推荐是在帮内容和用户建立连接，而IM推荐是在帮人和人、人和服务建立连接。这个本质的差异决定了我们不能直接照搬电商或者短视频的那套算法，得重新思考。

数据的根基：你有什么样的米

做饭得有米，做推荐得有数据。这一点可能很多刚入行的朋友会低估。我见过一些团队，兴冲冲地要上推荐系统，结果一看数据，用户的聊天记录是加密存储的，社交关系链根本没有打通，行为日志也只记录了最基本的登录时间。这种情况下，做什么推荐都是巧妇难为无米之炊。

那做即时通讯推荐需要哪些数据呢？我大概分成了几类。第一类是用户画像数据，包括年龄、性别、地理位置这些基础信息，还有兴趣标签——比如用户曾经聊过什么话题，浏览过什么内容。第二类是社交关系数据，这是IM系统最宝贵的东西之一：用户的好友列表、群聊关系、谁和谁聊得多、聊得频繁程度如何。第三类是行为数据，比如用户打开了哪个群聊、停留了多久、是否发表了消息、是否分享了内容出去。最后是内容数据，如果系统里有公众号、有小程序、有群文件这些东西，它们的标签、分类、质量评分也是重要的输入。

这里有个很现实的问题：即时通讯的数据往往涉及到隐私。用户的聊天记录是高度敏感的，你能拿它来做推荐吗？大多数情况下是不能直接用的。比较常见的做法是基于统计特征来建模，比如”这个用户和金融相关的话题聊天占比15%”，而不是”这个用户昨天聊了某只股票”。

从协同过滤到深度学习：主流算法怎么选

说到算法，可能有人会立刻想到协同过滤。这确实是推荐领域最经典的方法之一，基本思想是”相似的人有相似的偏好”。在即时通讯的场景下，协同过滤可以怎么用呢？比如，假设用户A和用户B有很多共同的好友，或者在很多相同的群里，那么系统就会认为他们的兴趣可能相似。如果用户B加入了某个群聊并且很活跃，那么系统就可以尝试把这个群聊推荐给用户A。

但协同过滤有个很明显的问题——冷启动。一个新用户刚注册，系统对他一无所知，这时候协同过滤就失效了。所以实际做的时候，我们往往会结合基于内容的推荐方法。什么叫基于内容？简单来说，就是根据用户自己直接表现出来的偏好来做推荐。比如用户主动加入了几个摄影相关的群，系统就知道他对摄影感兴趣，然后推荐更多摄影相关的群给他。这种方法对新用户也比较友好，因为不需要依赖其他用户的行为。

这两年深度学习在推荐领域火得一塌糊涂，即时通讯推荐自然也不能免俗。最常用的模型架构大概是这样的：首先把用户的各种信息——人口属性、社交关系、历史行为——转换成向量表示，这个过程叫做embedding；然后把消息、联系人、群组也都转换成向量；最后通过一个神经网络来计算用户和这些候选内容之间的匹配程度。现在比较成熟的方案是结合图神经网络来做，因为社交关系本身就是一种天然的图结构，用图模型来学习用户的表示效果往往不错。

我之前看过声网在实时互动领域的一些技术分享，他们提到了一个挺有意思的思路：在即时通讯场景下，时间因素特别重要。谁和谁在什么时间聊了什么，这个时序信息如果不利用起来就太可惜了。所以他们会用一些带时间衰减的模型——两个人最近聊过，比三个月前聊过更有参考价值；一个用户最近加入的群，比一年前加入的群更值得关注。

实时性的挑战：消息可不等人

即时通讯和电商、视频网站有一个本质区别：时效性要求完全不在一个量级。你刷抖音，稍微慢个几秒加载新内容，无所谓；但如果IM消息延迟个几秒钟，那用户体验就太糟糕了。推荐系统同样面临这个挑战。

举个具体的例子。假设系统要给用户推荐可能认识的人，这个推荐列表需要实时更新吗？严格来说，不用那么实时——用户加了一个新好友，半小时后推荐列表有变化，这是可以接受的。但有些场景就必须实时，比如用户刚加入一个群，系统马上推荐几个群成员给他认识，这个延迟就要控制在秒级。

为了解决这个问题，工程上通常会采用”分层处理”的策略。简单的、变化不那么频繁的推荐任务，比如兴趣标签的更新、用户画像的修正，可以放在离线批处理系统里做，每天跑一遍就够了。实时的推荐请求则走在线服务，比如用户打开某个群聊的瞬间，系统需要立刻返回”可能认识这个群里谁”这样的结果。在线服务一般会用一些轻量级的模型，或者把复杂模型的预测结果提前缓存起来。

还有一个技术点叫”增量计算”。当用户的行为数据有更新时，比如他刚发了一条消息，我们不需要重新训练整个模型，只需要把这条新数据喂给模型，让模型做出相应的调整就可以了。这种增量更新的方式可以大大降低系统的计算压力。

冷启动：新用户来了怎么办

这个问题必须单独拿出来说，因为即时通讯产品对用户来说，迁移成本其实挺高的。用户新下载一个APP，如果第一次体验不好，直接就流失了，根本不会给你第二次机会。所以新用户的推荐体验非常关键。

目前业界有几个常用的解法。第一个是在用户注册的流程中，巧妙地植入一些信息收集的环节。比如让用户选几个感兴趣的标签，或者从通讯录里导入好友——这些信息立刻就可以用来做初始推荐。第二个是利用外部数据，比如用户是通过什么渠道来的，是通过某个链接分享进来的，那这个分享链本身就带有社交关系的信息。第三个是基于同质用户群体的平均行为，新用户虽然没什么历史记录，但系统可以把他归到某个群体里，比如”20-25岁大学生群体”，然后参考这个群体的普遍偏好来做推荐。

但说真的，这些方法都有各自的局限。最理想的状况，还是产品设计层面能给用户足够的正反馈，让他愿意在产品里多停留、多产生行为，数据多了，推荐自然就准了。所以有经验的团队，不会把推荐系统当成孤立的模块来做，而是和产品的用户增长策略紧密结合。

隐私和体验的平衡术

这个话题在最近几年越来越敏感。欧盟出了GDPR，国内也有个人信息保护法，用户对自己数据的控制权越来越大。做即时通讯推荐，一不小心就可能踩到隐私的红线。

我个人的经验是，隐私保护要贯穿整个推荐系统的生命周期，而不只是最后加一层”脱敏处理”。首先，在数据采集阶段，就要遵循最小化原则——能不要的数据就别要，非要的数据也要明确告知用户用途。其次，在数据存储阶段，敏感信息要进行加密处理，访问权限要严格控制。然后，在模型训练阶段，现在有一些隐私计算的技术，比如联邦学习，可以做到”数据不动模型动”，在不收集原始数据的情况下完成模型训练。最后，在推荐结果的呈现上，也要给用户足够的控制权——比如提供一个”不感兴趣”的按钮，或者让用户一键关闭某个类型的推荐。

值得一提的是，隐私保护做得好，其实对用户体验也是有好处的。用户知道自己被尊重，数据被妥善使用，对产品的信任度反而会提高。

工程落地：别想着一口吃成胖子

我见过太多团队，一上来就要做个”完美的推荐系统”，，又是召回又是排序，又是多目标优化，架构设计了一大堆，结果做出来的东西根本跑不动。我的建议是：先从最简单的版本开始迭代。

第一版推荐系统可以很简单：规则加少量算法。比如”如果用户在技术群里聊Python，就给他推荐其他技术群”，这种基于规则的推荐，虽然不够智能，但至少能跑起来，而且效果可以预测。跑一段时间之后，你就能拿到数据，知道用户到底吃不吃这套。然后再逐步引入协同过滤、深度学习这些相对复杂的算法。

另外，AB测试是必备的。上线任何一个新的推荐策略，都要做对照实验：有推荐策略的版本A，没有的版本B，或者不同策略的版本A和B。对比用户的留存率、活跃度、转化率这些指标，才能知道你的算法到底有没有用。凭感觉调参数，最后往往事倍功半。

写在最后

唠了这么多，其实核心观点就几个：即时通讯的推荐和内容平台、电商平台的推荐有本质区别，核心是帮助用户建立连接；数据是基础，没有足够的数据支撑，再好的算法也白搭；实时性要求高，工程架构要能扛住；冷启动和隐私保护是两个绕不开的挑战；最后，别贪心，从简单版本开始迭代。

如果你正在做类似的项目，我的建议是先想清楚业务场景——到底要推荐什么、推荐给谁、为什么推荐他们需要这个。把这些想明白了，再下手做算法和工程，会少走很多弯路。毕竟，推荐系统只是产品的一个模块，最终目的是让用户觉得产品好用，而不是让用户觉得推荐算法多厉害。你说是不是这个理儿？