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通过上述对比可以得知，做关系推荐拉动的关系用户增长较快，增长空间较大，投入产出比更高 。
04、关系推荐的初期尝试在业务团队成立初期，对基础的淘友关系链路的服务和体验做了统一，提升接入效能和产品体验 。淘友接入的业务方快速增长，覆盖了手淘、猫客、淘小铺多个客户端 。

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但是新的业务接入方带来的关系增长并没有那么多，业务渠道的扩展到达一定瓶颈之后，各个接入渠道的推荐好友点效果亟待提高，主要从推荐页面的点曝比和渠道达成量来衡量收益 。
4.1、离线关系推荐-通讯录可能认识的人改造
手淘通讯录模块，有基于离线推荐的可能认识的人模块，通过触发小红点引导用户进入手淘通讯录 。

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在产品初期是通过离线任务灌入 tair 的方式，通过用户访问命中缓存，每天向所有用户推送离线计算的推荐人列表，此方式数据量和计算量庞大，而且效率不高 。
后期经过改造，首先构建了一套真实的线下关系的非好友的数据，算法聚合了通讯录、代付、帮买、代充、亲情、同事、 LBS 等维度的淘宝用户数据，其次通过 OneService 、 IGraph 封装为实时服务，通过 T+1 跟 T+2 的数据做差量计算，推送动态差量计算的人触发小红点，T+1 的推荐列表数据做为实时服务的输出，支撑每天登录手淘用户的过亿 UV 的访问量，通讯录小红点的架构图如下：

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由于手淘首页的调用是直接透穿消息盒子的，调用到小红点差量计算日常 5W 的 qps，每天每人一次的差量计算需要选择凌晨的全量流量最低的时刻，使得每天数据差量计算的峰值保持在 5Kqps 以下 。
4.2、实时关系推荐-分享、代付、帮买
在离线关系的尝试之后，我们发现可能认识的人这种没有场景的好友推荐入口，用户添加的动力不是很强 。即使让用户看到更多的推荐数据，用户的添加好友的意愿不是很强烈，可能认识的人点曝比极低 。
用户添加好友希望是即时的，并且是基于某个场景的，因此我们将分享、分享回流、代付、帮买等场景的实时消息，转化为实时推荐的好友推荐，即时触达用户好友添加入口，希望通过捕捉特定场景下的实时行为，为用户发起好友邀请增加信心，于是实时推荐的可扩展性架构设计如下：

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通过实时的推荐，将互动的用户直接触达好友邀请列表，如下图：

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实时推荐上线之后，关系达成率明显高于大盘的达成率，但是挖掘了分享、分享回流、代付、帮买、通讯录变更等场景之后，可挖掘的实时推荐场景就没有多少了 。
05、金币庄园推荐算法的优化与推荐系统的构建在实时推荐场景减少之后，我们抓住社交关系增量占比最大的金币庄园渠道，做进一步的场景推荐算法优化，在金币庄园渠道的一系列优化实践中，我们总结出一套淘宝社交关系推荐服务！
? 金币庄园推荐的算法调优
金币庄园的好友推荐数据，是我们基于真实线下关系计算而来的数据，为了避免隐私侵犯，对推荐理由做了一些隐藏和弱化，但是好友邀请列表点曝比一直在 3% 以下 。

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