从零构建短视频推荐系统：双塔算法架构解析与代码实现

刷短视频本来只想看几分钟，不知不觉一个多小时就没了。每条视频都恰好戳中你的兴趣点，这种精准推送背后其实是一套相当复杂的工程架构。

这种"读心术"般的推荐效果并非偶然。驱动这种短视频页面的核心引擎，正是业内广泛采用的双塔推荐系统（Two-Tower Recommendation System）。

本文将从技术角度剖析：双塔架构的工作原理、为何在短视频场景下表现卓越，以及如何构建一套类似的推荐系统。

推荐系统：注意力经济的核心武器

注意力经济时代，个性化推荐已经成为平台的基本能力。传统的"热门榜单"模式早已过时——因为用户很快就会感到内容乏味，并且推荐内容单一，无法吸引用户最终流失。

而短视频的成功在于能够预判用户需求，这也就是说为什么推荐系统成为当今最具商业价值的 AI 应用之一：

Netflix 通过推荐决定你下一部追的剧，YouTube 用算法填满你的首页和 Shorts 流，Amazon 靠推荐驱动购买决策，Spotify 的 Discover Weekly 帮你发现新音乐。

但论推荐效果，TikTok/抖音应该说是做到了极致。除了响应速度极快，个性化程度还极高。

 

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