在推荐系统中，如果用户看过某个物品，就不再把物品推荐给这个用户。小红书、抖音都这样做曝光过滤，原因是实验表明重复曝光同一个物品会损害用户体验。但也不是所有推荐系统都有曝光过滤，像 YouTube 这样的长视频就没有曝光过滤，看过的可以再次推荐。           曝光过滤通常是在召回阶段做。想要做曝光过滤，需要对于每个用户，记录已经曝光给他的物品。一个用户历史上看过的物品可能会非常多，为了做到高效的曝光过滤，需要用Bloom Filter这种数据结构。

曝光过滤

Bloom Filter

 

Bloom Filter是一种数据结构 。

K=0的情况：

K=3的情况：

误伤概率：

即每个曝光物品需要占几个bit的存储，用户历史上有n个曝光物品，只需要m=10n bits就可以把误伤概率降低到1%以下。

把曝光物品写入kafka消息队列，用fink做实时计算，fink实时读取Kafka消息队列，计算曝光物品的哈希值，把结果写到Bloom Filter的二进制向量上。

用这样的实时更新链路，在曝光发生几秒之后，用户的Bloom Filter就会被修改，就可以避免重复曝光。但如果挂掉或者延迟较大，会失误。

曝光过滤具体用在召回完成之后，召回服务器请求曝光过滤服务，曝光过滤服务把用户的二进制向量发送给召回服务器。在召回服务器，用Bloom Filter计算召回物品的哈希值，再和二进制向量做对比，把已经曝光的给过滤。剩余的物品未曝光，发送给排序阶段。

总结：