1. 场景与目标
UGC 社区典型特点：内容量大、更新快、长尾重。推荐系统要同时兼顾“眼下的即时兴趣”和“用户的稳定偏好”，并在一次请求内完成多路候选召回与融合，保证毫秒级延迟。 本文给出一套双向量用户兴趣 + 一次 SQL 多路召回的实践方案，数据库层使用 OceanBase 原生向量能力，结构化与向量同库，避免“两库同步/一致性坑”。
2. 为什么选 OceanBase（直说三点）
一体化：结构化表 + VECTOR 列 + HNSW/IVF 向量索引在同一库里，天然支持事务一致性（更新浏览计数与短期向量可放在一个事务里）。
兼容 MySQL 技术栈：接入/运维成本低，迁移平滑。
分布式弹性：内容库增长和 QPS 抖动时，水平扩展更从容。
3. 表结构（贴近你 PPT 的建模）
内容表（帖子/短视频等）
CREATE TABLE posts ( post_id BIGINTPRIMARY KEY, author_id BIGINT, title VARCHAR(255), content TEXT, created_at DATETIME, status TINYINT DEFAULT1, -- 1上线 pop_7d FLOATDEFAULT0, -- 近7日人气 content_vector VECTOR(768), -- 原生向量 VECTOR KEY idx_vec (content_vector) WITH (DISTANCE = COSINE, TYPE = HNSW, M=16, EF_CONSTRUCTION=200, EF_SEARCH=64));
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用户表（双向量：短期 + 长期）
CREATE TABLE users ( user_id BIGINT PRIMARY KEY, short_term_vector VECTOR(768), -- 即时兴趣（秒级更新） long_term_vector VECTOR(768), -- 稳定偏好（天级/小时级更新） region VARCHAR(32), updated_at DATETIME);
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行为表（去重/特征）
CREATE TABLE user_actions ( user_id BIGINT, post_id BIGINT, action ENUM('view','like','collect','comment','share'), ts DATETIME, PRIMARY KEY(user_id, post_id, action, ts));
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4. 双向量兴趣：怎么产出 & 怎么更新
4.1 训练与产出（简述）
长期向量：双塔/对比学习，将历史多天行为聚合（mean/attention pooling），日更或小时更。
短期向量：会话级序列（最近 N 次曝光/点击）用轻量 Transformer/SASRec 产出，实时/秒级更新。
4.2 在线更新
同一事务中更新浏览计数与短期向量，避免“计数+画像不同步”：
BEGIN;UPDATE posts SET view_count = view_count + 1 WHERE post_id = ?;UPDATE users SET short_term_vector = ? WHERE user_id = ?;COMMIT;
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短期向量的在线融合
def update_short_term_vector(user_id, post_vec, action): w = {'view':0.1, 'like':0.3, 'collect':0.5}.get(action, 0.1) new_vec = 0.85 * current_short_vec(user_id) + 0.15 * w * post_vec sql("UPDATE users SET short_term_vector=? WHERE user_id=?", [new_vec, user_id])
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直观点：短期追新，长期守稳；两者同时存在才不会“越推越窄”或“越推越慢”。
5. 一次查询，多路召回（核心 SQL）
目标：一次请求同时召回“短期兴趣近邻”“长期兴趣近邻”，并叠加新鲜度与人气，再统一排序。
关键点：强过滤先行（上架、时间窗、地域/类目等），不做过滤等着 P95 爆炸。
-- 取出用户双向量WITH user_vectors AS (SELECT short_term_vector AS svec, long_term_vector AS lvecFROM users WHERE user_id = :uid),-- 路1：短期兴趣召回（响应快，抓当前关注）short_pool AS (SELECT p.post_id, p.title, COSINE_SIMILARITY(p.content_vector, uv.svec) AS sim, p.created_at, p.pop_7d, 'short'AS srcFROM posts p, user_vectors uvWHERE p.status=1 AND p.created_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL7DAY) -- 新鲜度强过滤 ANDNOTEXISTS (SELECT1FROM user_actions ua WHERE ua.user_id=:uid AND ua.post_id=p.post_id) -- 去已看ORDERBY p.content_vector <-> uv.svec LIMIT 200),-- 路2：长期兴趣召回（稳定偏好）long_pool AS (SELECT p.post_id, p.title, COSINE_SIMILARITY(p.content_vector, uv.lvec) AS sim, p.created_at, p.pop_7d, 'long'AS srcFROM posts p, user_vectors uvWHERE p.status=1 AND p.created_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL30DAY)ORDERBY p.content_vector <-> uv.lvec LIMIT 200),-- 融合 + 评分（语义相似 + 新鲜度 + 人气）merged AS (SELECT post_id, title, src, (CASE src WHEN'short'THEN0.7ELSE0.3END) * sim -- 双向量权重（PPT思路） +0.1*LOG(1+ pop_7d) +0.2*EXP(- TIMESTAMPDIFF(HOUR, created_at, NOW()) /72.0) AS scoreFROM short_poolUNIONALLSELECT post_id, title, src, (CASE src WHEN'short'THEN0.7ELSE0.3END) * sim +0.1*LOG(1+ pop_7d) +0.2*EXP(- TIMESTAMPDIFF(HOUR, created_at, NOW()) /72.0) AS scoreFROM long_pool)SELECT post_id, title, MAX(score) AS final_scoreFROM mergedGROUPBY post_id, titleORDERBY final_score DESCLIMIT 50;
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要点
1.COSINE_SIMILARITY直接用相似度（0~1），不要 distance 再 1-distance，阈值语义清晰。
2.新鲜度、人气做轻权重加成，防止纯语义把“陈年老贴”顶上来。
3.已看过过滤必须在 DB 层完成，避免服务端侧再次 Join 带来不一致。
6. 精排与多样性（简化可上线）
精排：先上轻量 GBDT/LightGBM，把 sim_short、sim_long、pop_7d、age 等作为特征；预算充足再上 DNN。
多样性：MMR（最大边际相关性）对相似帖子做惩罚，控制主题/作者/价格带占比，避免信息茧房。
业务约束：状态、合规、黑白名单、广告混排（统一归一化，避免量纲冲突）。
7. 性能与运维（踩坑直说）
强过滤先行：status、时间窗、地域/类目 一定要在 KNN 之前过滤，减少参与向量搜索的数据量。
索引参数：HNSW 的 M/EF_SEARCH 做 A/B 压测（召回 @K vs P95）；内容超大时热冷分层（热：HNSW；冷：IVF-PQ）。
一致性：用户短期向量更新与行为写入同事务；模型换代时记得做向量版本与灰度
度量：在线监控 CTR/CVR、P50/P95、短期/长期池贡献占比、已看过命中率、新鲜度指标。
8. MVP 路线（两周能落地）
建表：posts / users / user_actions（如上）。
向量：离线产出 long_term_vector；实时流更新 short_term_vector。
召回：用上面“一次 SQL 多路召回”，直接能跑；
精排：先用 GBDT，支持快速特征迭代；
监控：打点记录 sim_top1、来源池（短/长）、延迟、去重率、曝光→点击漏斗；
迭代：每周校准 HNSW 参数与权重 0.7/0.3、新鲜度衰减系数。
9. 常见问题（按坑给答案）
Q：只用一个用户向量行不行？A：不建议。UGC 的兴趣是多峰的，单向量容易“偏科”。短期追新 + 长期守稳是你 PPT 的精华。
Q：为什么把融合和排序放在数据库里？A：少一次网络往返 + 数据局部性好，延迟更稳；SQL 清晰可审计，复盘更容易。
Q：新内容如何冷启动？A：内容向量 + 新鲜度加权 + 小流量探索（ε-greedy/UCB）。有创作者关系的，优先推给关注者的短期近邻。
结语
UGC 社区的推荐不需要花哨堆栈，核心就三件事：
一是双向量建模同时覆盖即时兴趣与稳定偏好；
二是用 OceanBase 原生向量把“结构化 + 向量 + 事务”放在同一库里；
三是通过 一次 SQL 多路召回把短期池、长期池、时间与人气统一融合，端到端稳定提速。
根据本文结构化表、SQL 与更新策略上线，即可做出一个快、稳、可迭代的 UGC 个性化推荐系统。
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