粗排冷启动指标与路径

这道题其实是在问：粗排承接召回候选、再交给精排，怎样在服务预算内保留高质量物品，同时还要解决新用户新物品没行为数据的问题。核心矛盾就是效率跟精度的平衡，评估和冷启动都是围绕这个来的。

先说评估。离线我最看两个：一个是 GAUC，不是全局AUC。因为推荐场景里用户差异很大，全局AUC可能被头部用户带偏，GAUC按用户分组算再平均，更能反映每个用户视角的排序质量。再看预先定义的相关目标或精排oracle集合，有多少被粗排Top-K保留，这是目标Recall；Hit@K只表示每请求至少保留一个目标。“最终曝光里来自粗排的比例”是来源占比，单路漏斗中可能恒为100%，不能据此证明没有漏掉好物品。当然端到端CTR这些最终指标也得看，但粗排本身更关注召回率。

这里有个坑：离线指标做得再好，线上可能完全不一样。我见过一个案例，粗排离线AUC改善，但独立目标集上的保留率反而下降，因为模型过度拟合了某些特征，把一些长尾好内容排掉了。所以上线前一定要做分桶AB，而且 不能只看整体，要拆新老用户、新老物品分别看。

再讲冷启动。新用户没行为，我会从两个方向入手。第一是 side information融合，把用户的人口属性、设备、当前时间这些特征跟共享[[embedding]]层结合，让模型能利用跨用户的共性。第二是元学习，比如MAML，学一个初始参数，新用户来了只做几步梯度更新就能快速适应。不过元学习工程代价大，得看业务规模，小流量没必要上。

新物品冷启动更常见。我会用内容理解embedding，比如视频的标题、封面图、标签，走[[多模态]]编码，像 [[CLIP]] 那样，把内容embedding跟ID embedding映射到同一空间。这样新视频一进来，即使没点击，也能靠内容相似度找到位置。另外还可以继承作者或品类的先验，新视频就带上它所属品类的平均embedding。

但冷启动有个关键前提：可以比较独立探索通道与统一模型中的内容/缺失历史特征方案，不存在冷启动必须独立通道的通则。我通常会开一个单独的探索池，用ε-greedy或Thompson Sampling分配额外曝光，同时依据体验风险和实验结果设置流量预算，不把5%当通用门槛。线上实验也得单独分桶看纯新用户子集的效果，否则整体指标可能被老用户稀释。

其实冷启动还有一个方向是跨域迁移，比如用站外行为或站内其他业务的数据来预训练embedding，这个在数据充足时效果很好，但前提是领域分布不能差太远，否则会负迁移。

所以整体上，我会把粗排看成漏斗的守门员，评估上先保召回率再提精度，冷启动上先用内容embedding兜底，再逐步用元学习或跨域迁移优化。