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今天一起和你探究一下抖音的算法哪些小秘密:
二、算法推荐系统的核心
用户标签:可能是较难搞的部分
1.用户口味就像个难哄的女朋友
比内容标签难度更大的便是用户标签。因为火影忍者就是火影忍者,一旦打上这个内容标签,它就不会变成海贼王。
内容标签尚且可以通过人工打标+机器训练的方式进行。
用户不一样,可能这个月他喜欢看火影忍者,算法推荐机制也给他匹配了相关的内容。但是下个月他可能因为朋友或同事的推荐开始看海贼王了。如果算法还没反应过来,继续给他推送火影忍者的相关内容,此时这些内容对他来说便是无效内容,从而影响了内容的分发效率。好比胡萝卜一直是胡萝卜,但是用户的口味却一直在变化。
今天想喝汤,明天想吃肉。
这里其实涉及到“推荐窄化”的问题,算法机制越差的产品,其推荐的内容越容易出现窄化。如不小心点击了几篇文章,算法便默认你喜欢这一类内容,此后便一直推送相关信息,无法做到根据用户的需求变化进行灵活更迭。尽管在这个时代,无论使用哪一款内容产品,都不可避免的会出现“信息茧房”的现象,但成熟的NLP技术与初级之间,实际的产品体验效果仍是天差地别。
2. 掌握用户的基本信息
在做用户标签之前,需要先掌握跟用户相关的信息,通常包括性别、年龄、地点、兴趣偏好等。
1)性别有助于分发性别属性较明显的内容:如给男生推送体育、给女生推送美容护肤;
2)年龄也同理:给年轻人推送动漫、游戏等内容,给老年人推送养生、健康信息等;
3)地点则用于推送与区域热点相关的信息:如给上海用户推送上海突发新闻,北京限行对于广州用户似乎没有多大影响。
以上三者通常可以通过用户自动填写、授权访问位置信息的方式获取,且不会有太大的变动。
3.掌握用户兴趣偏好
对于用户兴趣偏好,如上所说,则是做用户标签的难点所在。
获取用户兴趣偏好采用的方式,是根据用户消费过的内容匹配相应的标签,通常采取以下几种方式进行定位:
1)过滤噪声:如用户被标题党内容吸引进去,但是停留时间过段,则说明用户对该内容所绑定的标签不感兴趣,以此来过滤标题党;
2)热点降权:对一些社会热点、突发新闻(如某明星出轨),虽然短时间内用户浏览了相关信息,但并不能说明该用户一定对“娱乐”内容特别感兴趣,需要对该用户的“娱乐”兴趣偏好进行降权处理;
3)时间衰减:如上所说,用户的兴趣会发生偏移,因此推送策略需要更偏向于新的用户行为;
4)惩罚展现:如果一篇推荐给用户的文章没有被点击,则该内容的相关特征(如内容分类、标签)权重会被降低。
举一个十分简单的例子:
如某新注册用户(女,25岁,上海)在刷抖音时,算法采用A-A、A-B的方式进行测试。
首先连续推送两条影视剪辑内容(A-A),用户都完整观看并有点赞、评论等操作;其次推送影视剪辑后推送母婴内容(A-B),用户只观看了影视剪辑内容,却划走了母婴内容。那么则说明用户对“影视剪辑”这一内容的兴趣偏好度较高,对“母婴”标签内容兴趣偏好较低。
4. 不同内容类型的推荐权重
我们都知道对于综合型平台而言,内容通常不止一种类型,如今日头条便包含了长图文、小视频、短视频、问答、微头条等几种不同形态的内容。即使是同一个标签,如“美女”,不同内容类型的推荐权重是否一样?这也是算法推荐机制需要考虑的问题。
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