Soul广场推荐算法通过协同过滤、深度学习序列建模、图神经网络与多目标精排策略优化内容推送。系统首先收集用户在广场的点赞、评论、停留时长等行为数据，构建用户-物品行为矩阵，识别兴趣相似用户群，推荐其偏好内容。其次，利用Transformer或GRU模型分析用户浏览序列，捕捉短期波动与长期偏好，输出兴趣向量并匹配候选内容。再者，基于社交关系构建异构图，应用GCN或GraphSAGE聚合节点信息，挖掘显性关注与隐性兴趣传播路径，优先推荐强连接链内容。最后，在召回数百候选后，采用MMOE等多任务框架预估点击、点赞、评论概率，加权生成综合评分，经去重打散排序呈现，提升个性化与多样性平衡。
如果您在浏览Soul广场时发现推荐内容与您的兴趣不符，可能是推荐算法未能准确捕捉到您的偏好。以下是关于Soul广场推荐算法的解析及优化方法：
本文运行环境：iPhone 15 Pro，iOS 18
一、基于用户行为数据的协同过滤
该方法通过分析大量用户的行为数据，找出具有相似兴趣的用户群体，并据此进行内容推荐。系统会记录用户在广场上的点赞、评论、停留时长等交互行为，构建用户-物品行为矩阵。
1、系统收集您在Soul广场上对各类内容的互动数据，包括点赞、收藏、转发和停留时间。
2、算法识别出与您行为模式相似的其他用户，形成“兴趣邻近”用户群组。
3、将这些相似用户喜欢但您尚未接触的内容推荐给您，实现个性化推送。
二、利用深度学习模型进行序列化建模
此方法旨在理解用户兴趣的动态变化过程，通过建模用户历史行为序列来预测其下一步可能感兴趣的内容。它能捕捉用户的短期兴趣波动和长期偏好趋势。
1、系统提取您近期在Soul广场浏览的内容序列，作为输入特征。
2、使用Transformer或GRU等深度神经网络结构对行为序列进行编码处理。
3、模型输出一个高维向量表示当前兴趣状态，并与候选内容进行匹配打分。
4、根据得分排序，将最有可能引起您兴趣的内容展示在广场首页。
三、结合图神经网络挖掘社交关系影响
该方法充分利用Soul平台的社交属性，将用户及其关注关系、互动行为构建成一张巨大的异构图，利用图神经网络（GNN）挖掘潜在的兴趣关联。
1、系统将用户、话题、帖子以及它们之间的互动关系映射为节点和边，构建图结构数据。
2、应用图卷积网络（GCN）或GraphSAGE等算法进行多层信息聚合。
3、通过学习每个节点的嵌入表示，捕捉到显式关注与隐性兴趣传播路径。
4、在生成广场推荐列表时，优先考虑来自强连接关系链的内容传播源。
四、多目标融合的精排策略
在完成初步召回后，系统需要对候选内容进行精细化排序，以平衡点击率、互动率、多样性等多个业务目标。
1、系统从不同渠道召回的内容池中提取数百个候选项目。
2、使用多任务学习框架（如MMOE）同时预估点击概率、点赞概率、评论概率等多个目标。
3、将各目标预估值按权重组合成综合评分函数。
4、根据最终得分对内容进行排序，并加入去重、打散等策略后呈现给用户。
