信息流推薦多樣性

一、問題現(xiàn)狀

信息流產(chǎn)品中一個(gè)常見的問題是多樣性越來越差，造成這種問題的原因在于機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身。下面通過一副系統(tǒng)循環(huán)圖來介紹多樣性差的問題。

資訊庫隨機(jī)推薦文章，由于是按照全庫比例采樣，娛樂占比較大，隨機(jī)推薦給用戶的娛樂資訊偏多。

用戶點(diǎn)擊娛樂的概率變大，算法根據(jù)用戶的反饋，會(huì)更加傾向于給用戶推薦娛樂類的新聞。

在選資訊入庫時(shí)，由于娛樂文章的曝光大，ctr置信度高，算法會(huì)淘汰比較差的文章，保留比較好的文章，導(dǎo)致資訊庫中娛樂類的文章保留概率大。

由于還有協(xié)同過濾算法，導(dǎo)致推薦給其他用戶的娛樂資訊也逐漸增多。

隨著時(shí)間的推移，我們的推薦系統(tǒng)就是娛樂app了，沒有其他類別了。

下圖反映了去看看比例的變化。

6月12號(hào)的資訊曝光分類占比

11月18號(hào)的資訊曝光分類占比

由上圖可以發(fā)現(xiàn)，娛樂占比已經(jīng)從6月12日的29%上升到11月18日的45%；女人的占比從6%上升到25%。

二、解決方案

解決方案也很簡單，只要將系統(tǒng)循環(huán)圖中的正反饋切斷或進(jìn)行干擾即可。這里選擇進(jìn)行人工干擾。

為什么選擇在資訊入庫時(shí)進(jìn)行干擾呢？由圖中可以看到，其他推薦給用戶的資訊都是算法根據(jù)用戶興趣進(jìn)行計(jì)算的，進(jìn)行干擾對(duì)用戶體驗(yàn)和用戶使用會(huì)產(chǎn)生較大的影響。資訊入庫這里雖然也會(huì)對(duì)用戶產(chǎn)生影響，但是，相對(duì)于其他途徑影響較小。

具體怎樣進(jìn)行干擾？固定每個(gè)類別的每天資訊入庫比例，按照類別比例進(jìn)行選擇。具體設(shè)置的類別比例如下：

三、多樣性風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)策略

3.1 可能的風(fēng)險(xiǎn)

（1）人均閱讀篇數(shù)和人均閱讀時(shí)長下降

多樣性執(zhí)行加入了人工干擾，會(huì)將質(zhì)量較好的娛樂類文章丟棄。預(yù)計(jì)會(huì)對(duì)目前的指標(biāo)有影響，我們將這2個(gè)指標(biāo)控制在下降3%之內(nèi)。同時(shí)，資訊庫類別占比達(dá)到預(yù)設(shè)值。

（2）新增用戶對(duì)其他類別不感興趣

多樣性的改觀會(huì)在一定程度上對(duì)新用戶造成影響，如果新用戶群體興趣點(diǎn)只是娛樂，有可能會(huì)導(dǎo)致新用戶轉(zhuǎn)化降低。

（3）短時(shí)間內(nèi)很難選出其他類別的高質(zhì)量文章

短時(shí)間內(nèi)，由于曝光不充分，在其他類別資訊選擇上，置信度不是很高。選出的資訊質(zhì)量并不能充分保證，其他類別的效果會(huì)明顯不如娛樂。

3.2 應(yīng)對(duì)策略

針對(duì)以上三種問題，應(yīng)對(duì)策略如下：
（1） 逐步調(diào)整，不會(huì)一步到位，在控制類別比例的過程中，密切關(guān)注數(shù)據(jù)的變化。使得下降的幅度與多樣性修正帶來的好處達(dá)到一個(gè)平衡。

（2） 關(guān)注新用戶的表現(xiàn)，新用戶如果是興趣多樣性的用戶，會(huì)提升新用戶的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化。

（3） 隨著時(shí)間的推移，曝光量的增加，其他類別的高質(zhì)量文章選擇將會(huì)越來越精確。

3.3 多樣性評(píng)估

評(píng)估多樣性應(yīng)結(jié)合長期指標(biāo)，目前列了如下，后續(xù)將繼續(xù)跟蹤：

四、 計(jì)劃說明
計(jì)劃12月4日與產(chǎn)品達(dá)成一致方案，若未按時(shí)出，則按此方案執(zhí)行。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的信息流推荐多样性的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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