游戏平台开发中的用户推荐算法搭建流程

说实话，刚接触游戏平台推荐系统那会儿，我其实有点懵。游戏推荐跟电商推荐、音乐推荐完全是两码事——玩家要的不是"你可能还喜欢这件装备"这种逻辑，而是"这个队友靠谱""这把匹配不坑人"或者"这张地图我还没打过但应该适合我"这种更抽象的匹配关系。后来做了几个项目，慢慢摸索出一套还算实用的搭建流程，今天就把我踩过的坑和总结的经验一次性分享出来。

第一步：先把"推荐什么"这个问题想清楚

很多人一上来就问用什么算法，但其实在你考虑算法之前，有件更基础的事情必须搞明白：你的推荐系统到底要解决什么问题？游戏平台里的推荐场景其实挺多的，我大致捋了一下，大概能分成这么几类：

• 内容推荐：推荐新游戏、地图、副本、活动这些内容，这个相对好理解
• 社交匹配：给玩家推荐队友、对手、公会成员，这个难度就上去了
• 商城推荐：卖皮肤、道具、礼包，和电商推荐逻辑接近但有游戏特殊性
• 对战匹配：实时匹配水平相当的对手，这个要命的是延迟要求极高

不同场景对应的算法思路和数据需求完全不同。如果你做对战匹配却用了内容推荐那套逻辑，玩家分分钟投诉"给我匹配的什么垃圾队友"，这个后果可比"推荐的商品我不喜欢"严重多了。所以我的建议是先拿张纸，把你要覆盖的推荐场景一个个列出来，再针对每个场景想清楚核心目标是什么。

第二步：数据采集这件事远比想象中复杂

数据是推荐系统的燃料，没有数据一切免谈。但游戏场景下的数据采集有个很现实的问题——数据源太分散了。玩家在游戏内的行为、社交关系、付费记录、设备信息、在线时长……这些数据可能分散在不同的数据库和日志系统里，整合起来相当头疼。

先说基础的行为数据。玩家每一步操作其实都是有价值的：点击了哪个按钮、在某个页面停留多久、买了什么东西、和谁聊了天、组队了多少次、赢了多少输了多少。这些行为日志必须完整记录下来，而且要打上准确的时间戳。我见过不少团队因为日志格式不统一或者时间戳有误差，导致后续分析的时候出现各种诡异的问题。

然后是实时数据流的问题。游戏推荐很多时候需要实时响应，比如匹配队友这种场景，你不可能说"请等三分钟，我们正在计算"。这里就涉及到实时数据处理的能力了。声网在这方面其实有比较成熟的方案，他们提供的实时音视频和消息服务本身就是高并发低延迟的架构，依托这种基础设施来做实时推荐的数据通道会省心很多。毕竟如果你的音视频传输都要卡半天，那实时推荐更没戏了。

数据采集还要注意合规问题。现在玩家隐私意识越来越强，相关法规也越来越严，哪些数据能采集、哪些不能、采集之后怎么存储怎么用，这些在设计阶段就要想清楚，不然等产品上线了再改代价就大了。

第三步：特征工程——这才是真正见功力的地方

业内有句话说得好：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。这话我越做越觉得有道理。游戏推荐里的特征设计，我觉得最难处理的是"怎么把玩家的状态表达清楚"。

拿玩家兴趣特征来说吧。一个玩家的兴趣其实是在变化的，他可能这周沉迷MOBA，下周就去玩乙女游戏了；也可能上午还在冲分，下午就想咸鱼养老。你用静态标签去描述这种动态变化肯定不准。所以需要设计一套能够捕捉玩家兴趣迁移的特征体系，比如加入时间衰减因素，或者用滑动窗口来计算近期行为的加权特征。

社交特征在游戏推荐里特别重要。玩家和谁组队多、喜欢和什么类型的人玩、社交活跃度怎么样，这些信息对匹配推荐非常有价值。但社交网络的数据结构比较复杂，不是简单统计一下互动次数就行的，需要考虑关系的方向性、亲密度的变化趋势等因素。

还有一类容易被忽视的特征是上下文特征。玩家当前处于什么时间段、是工作日还是周末、使用什么设备、网络状况如何——这些看似是环境信息，但其实对推荐效果影响很大。比如周末玩家可能有时间玩长一点的副本，工作日晚上可能只够打一把匹配赛；WiFi环境下可以推荐大文件更新的内容，流量环境下就要谨慎了。

下面这个表格整理了几类关键特征的设计要点，仅供参考：

td>不同游戏的活跃模式差异很大 td>好友数、组队偏好、社群活跃度 td>最近行为序列、兴趣漂移、周期性模式 td>长期和短期兴趣的平衡

特征类别	具体内容	设计难点
用户画像特征	等级、段位、角色类型、付费等级	如何处理小号、炸鱼等异常情况
行为统计特征	活跃频率、游戏时长、付费转化率
社交网络特征	关系稀疏性和隐私保护
时序特征

第四步：选算法这件事没有标准答案

说实话，市面上那些算法原理的书和文章看一百篇，不如自己动手调一个实际模型。游戏推荐的算法选择，我的经验是不要迷信什么"最新最强"的算法，适合你的业务场景才是真的好。

协同过滤是入门级的选择。原理很简单：和你相似的玩家喜欢什么，就给你推荐什么。这个方法在游戏里挺好用的，比如"和你段位差不多的人都在玩这个模式"或者"和你组队过的人最近都在冲这个本"。但协同过滤有个冷启动问题，新玩家没有历史行为数据，你就没法算相似度。

内容-based的方法则是另一个极端，它不依赖其他用户的行为，只需要分析内容本身的属性。比如一个新游戏上线了，系统可以通过分析它的类型、玩法、美术风格，来判断它可能适合什么类型的玩家。这种方法对内容推荐很有效，但对社交匹配这种需要"人与人关系"的场景就不太够用了。

深度学习模型这两年在推荐领域应用很多，像DIN、DIEN这种专门处理用户行为序列的模型在游戏场景下效果不错。但深度学习的问题是需要的数据量很大，训练成本也高，如果你的游戏用户基数不够大，很难发挥出优势。

我个人比较推荐的做法是先用简单模型跑通整个流程，验证数据链路和特征工程是否靠谱，然后再逐步迭代到更复杂的模型。见过太多团队一上来就搞深度学习，结果数据问题没解决，模型再高级也没用。

第五步：冷启动问题得重点关照

冷启动是推荐系统永远的痛，但在游戏场景下尤其突出。新玩家进来的时候，你对他一无所知，但平台又恨不得立刻给他推荐能留住他的内容。这个问题怎么解决？

首先是引导式信息收集。注册环节可以设计得巧妙一点，通过几个简单的问题快速了解玩家的偏好。比如问他"平时喜欢玩什么类型的游戏""每天大概能玩多长时间""更在意游戏画面还是玩法"，这些信息虽然不多，但足够做一个初步的用户画像了。

然后是利用第三方数据。玩家是用什么设备注册的、从哪个渠道来的、之前有没有同公司的游戏账号——这些信息虽然不直接反映游戏偏好，但多多少少能提供一些推断依据。比如从某个游戏社区导流来的用户，大概率对这类游戏有兴趣。

还有就是热门内容兜底。实在不知道推荐什么的时候，就推当前最热门的、门槛最低的、评价最好的内容。新玩家看到大家都在玩的东西，即使不完全匹配，也不至于太反感。而且热门内容参与度高，方便快速收集他的行为数据。

声网的对话式AI服务其实在这方面有些应用空间。比如新玩家进来可以先和智能助手聊聊，通过对话快速了解他的需求和偏好，这种交互方式比填问卷自然多了。他们在智能硬件、语音客服这些场景已经有不少落地案例，把这种能力应用到新用户引导环节是个值得探索的方向。

第六步：线上效果监控和持续迭代

模型上线不是终点，而是另一个阶段的起点。我见过很多团队把模型部署上去就以为完事了，结果线上效果一塌糊涂也不知道怎么回事。监控体系的建设非常重要。

首先得监控核心指标。推荐系统常见的评估指标有点击率、转化率、停留时长、留存率这些。但在游戏场景下，还要关注一些游戏特有的指标，比如组队完成率、匹配等待时长、玩家对战评价等等。这些指标之间有时候是相互矛盾的，比如点击率高了但留存率反而降了，说明推荐的内容可能太标题党，反而伤害了用户体验。

然后要做AB测试。任何算法改动在上线之前都应该经过AB测试的验证。不能凭感觉觉得新算法好就全量上线，风险太大了。AB测试的流量分配、统计显著性、实验周期这些都有讲究，之前专门写过一篇，这里就不展开了。

最后是建立反馈闭环。玩家对推荐结果的反应——点没点、看了多久、有没有投诉——这些反馈都要收集回来，用来修正模型。玩家是很聪明的，如果你总给他推荐不感兴趣的东西，他就会觉得这个系统不行，久而久之连点都不会点了。

第七步：实时性这个事儿要单独说

游戏推荐对实时性的要求和其他场景不太一样。特别是匹配推荐，玩家点下匹配按钮，可能只有几秒钟的耐心等结果。如果等太久，体验直接归零。

这就要求推荐系统必须有实时计算的能力。传统的离线训练、批量预测的架构是撑不住这个场景的。需要用实时流处理框架来做特征计算和结果排序，整个链路的延迟要控制在一秒以内甚至更低。

技术实现上有几个关键点：特征缓存要高效，不能每次预测都去查数据库；模型要能做增量更新，不能每次用户行为都要重新训练整个模型；系统架构要能水平扩展，万一用户量暴增扛不住就凉了。

说到实时性，声网的rtc技术本身就是在毫秒级延迟场景下打磨出来的，他们在全球节点部署、网络传输优化这些方面积累很深。如果游戏平台要用到实时语音、实时匹配这类功能，用他们的基础设施会比自己从零搭建省事很多。毕竟术业有专攻，把有限的精力放在推荐算法本身的打磨上，而不是基础设施的重复造轮子上，这才是更明智的选择。

写在最后

回顾整个推荐系统的搭建流程，从需求分析到数据采集，从特征工程到模型选择，从冷启动到线上监控，每一步都有坑，也都有可以优化的地方。

我觉得做推荐系统最忌讳的就是"一劳永逸"的心态。玩家在变、游戏在变、市场在变，你的推荐策略也得跟着变。今天好用的方法，三个月后可能就不行了。需要保持对数据的敏感，持续观察效果，定期做策略调整。

另外就是不要闭门造车。多看看业界的实践案例，多和同行交流经验。很多坑别人踩过一遍了，你就不用再踩一次了。像声网这种在实时互动领域深耕多年的服务商，他们对接过各种类型的游戏客户，积累了很多实战经验，有机会的话多了解一些肯定没坏处。

推荐系统这个领域水很深，今天分享的也只是我个人的一些经验和思考，不一定都对，供大家参考吧。如果有什么问题或者不同的看法，欢迎一起讨论。