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字节跳动曹欢欢:推荐内容的多样性越好用户的长期留存概率越大
2019-10-04 21:22:35
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  有些人认为,算法推荐让用户的兴趣窄化。如果长久使用推荐系统,用户的见识、知识、见解得不到提高。面对这样的质疑,字节跳动资深算法架构师曹欢欢博士最近在一场活动上回应说:“这是对算法的误解。”

  曹欢欢博士解释称,聪明算法工程师都不希望自己的用户兴趣窄化,就像没有一个商场的经理,希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品。商场经理都希望顾客关注尽可能多的产品品类,算法工程师也希望用户尽可能的拓展自己的兴趣。

  曹欢欢博士在演讲中还介绍,实际上行业内一直都在利用推荐系统探索拓展用户兴趣,提升内容多样性,现在主流的技术是用深度学习做推荐。并且,根据观察发现,推荐内容的多样性越好,用户的长期留存概率越大。

  在今日头条首先在资讯领域应用推荐系统之后,现在推荐系统被越来越多的行业应用。对于推荐系统的开发者来说,推荐系统的设计存在着不同层次的目标,有短期目标、中期目标、长期目标。

  长期目标是利用推荐系统运营好一个业务,提升用户的长期黏性。对于今日头条来说,曹欢欢博士表示,希望用户用了今日头条等应用之后,能一直用下去,成为我们的忠实用户。要想让用户长期使用,用户体验就需要做得很好。

  与长期目标相对应的,是中期目标和短期目标,中期目标是指在短期窗口内提高它的黏性,比如一周留存、一月留存。现在推荐系统业内也在做一些探索,比如利用强化学习的学习范式设计,而不用监督学习。

  短期目标是指用户短时间内对用户的反馈。给用户推了一篇文章,用户有没有点开、点赞。抖音推的短视频,有没有播放、点赞、分享。

  因为短期目标大家的感知性比较强,因为也造成了一些人对推荐系统的误解。曹欢欢博士介绍称,短期目标和长期目标的关系,有正相关性,又不能完全用短期目标代替长期目标。根据我们的观察发现,推荐内容的多样性越好,用户的长期留存概率越大。如果只是推高热内容,用户短时间也点击,也停留了,今天看了也很爽。但是内容的多样性不好,很单一,用户的长期留存就很差。

  曹欢欢博士举例说,这和商场的经营类似,一个喜欢鞋子的用户,假如每次来商场都能快速买到自己喜欢的鞋子,用户的单次消费就很开心,但最终用户会减少来这个商场的消费次数,除非他又产生了买鞋子的需求。要把用户长期留存下来,就要穿透他的兴趣,拓展他的视野,让他衣服、饮食、看电影这些消费,都在商场里完成。

  因此,对于内容平台来说,提升内容的多样性,也是平台的需要。所以从推荐系统设计者来讲,非常希望推荐系统既短期数据有很好的表现,也希望推的内容是多样化的,能满足用户多个兴趣点。甚至需要挖掘用户更多的兴趣点,尽量在一个平台上满足用户更多的兴趣点。

  一方面是推荐策略上,推荐系统设计中,会采用一些策略帮助系统避免内容窄化,包括消重策略、打散策略。消重策略是指系统会对推荐的内容进行各种层次的分析,会识别哪两篇文章或者视频是非常类似的,比如虽然两篇文章遣词造句不一样,但讲的内容是同一件事,对于这类相似的文章,如果给用户推荐了文章A,跟文章A相似的其他文章就不会被推荐。

  打散策略是指对于同一个方向或同一类主题的文章,比如都是足球的文章,会利用算法来保证推荐的频率不会太高,避免用户在前端感觉内容的同质化,保证内容多样性。

  另一方面,是推荐模型本身,会针对性的做一些探索拓展用户兴趣、提升内容多样性的设计。

  曹欢欢博士介绍称,其实早在十几年前的老一代协同过滤技术,就已经在考虑拓展用户兴趣了。协同过滤的做法非常简单、直观,推荐系统会考虑你跟哪个用户比较像,比如你们都点了同一类内容,都喜欢同一类的电影,然后把相似用户看过的,但你还没看过的内容推荐给你,通过相似用户的手段实现了兴趣的探索。

  技术发展到现在,已经有很多高端技术在探索用户兴趣、提升内容多样性,曹欢欢博士称现在主流的技术是用深度学习做推荐,在深度学习里面有很多方法,包括网络可以做一些特殊的设置,让它学一些新东西。因为所有用户、所有内容都是高维空间的向量,可以有意识引导模型,让它学习一些可能感兴趣的内容,虽然它的兴趣标签和你不一样。但是在这个空间里面,映射到很近的点,让模型容易推出去,这里面有很多高端的做法。

  流量层面,曹欢欢博士也表示公司的产品通常会留一部分比例流量,用来探索用户的兴趣。甚至会牺牲短期目标,比如用户某些下刷操作,会被用来推荐一些模型不确认用户是不是感兴趣的内容,用来探索用户的兴趣。

  此外,曹欢欢博士在演讲中,还介绍了今日头条产品本身在帮助用户拓展兴趣方向、提升内容多样性方面做的一些功能,包括热点、关注、搜索及频道等。

  今日头条对于很多重要新闻,以及部分小众热点新闻,都会进行热点运营,通过专题、热点等方式直接推给用户。曹欢欢博士也表示,他们认为搜索和推荐都是非常重要的信息获取的渠道,搜索也能够反过来帮助推荐更了解用户,推荐更丰富的内容给用户。


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