面向2026年的推荐算法前瞻

本文约5800字，建议阅读10分钟希望在未来 3 年能找到好的解法。[ 导读 ] 常规的推荐系统范式已经逐渐走入瓶颈，原因是在当前固定化的问题描述下模型和系统几乎已经发展到极限。当前的主要范式在模型上为召回+排序+重排，系统上为样本挖掘+特征工程+线上打分预估能力建设。一线大厂在上述领域已经把空间挖掘殆尽。同时可以看到，我们的用户对当前推荐系统的满意度仍然未达到理想状态。推荐系统是一个非常面向于用户满意度的平台系统，而用户满意是一个永远存在不同理解的问题，一千个用户眼里有一千种对好的推荐系统的理解。构建更好的推荐系统需要我们重新定义“什么是好的推荐系统”。这并不是学术界的“强行挖坑”或者“继续填坑”，而是不同层面上都在呼唤新的定义。事实上，新的推荐系统已经零散地在学术界和工业界展现 ………………………………