每经编辑｜陈洪绶    

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洞悉(xi)“猜你喜(xi)欢(huan)”背后(hou)的(de)神秘(mi)力(li)量：成(cheng)品网站入(ru)口推(tui)荐机制全解析(xi)

在浩(hao)瀚的(de)互联网海洋中(zhong)，成品网(wang)站(zhan)如同璀璨的(de)岛屿，吸引着无(wu)数(shu)用(yong)户(hu)前(qian)来(lai)探(tan)索。而让(rang)这(zhe)些用户(hu)驻(zhu)足(zu)、流(liu)连(lian)忘返的关(guan)键(jian)，往往(wang)在(zai)于网(wang)站(zhan)入(ru)口(kou)那“懂你心(xin)意(yi)”的推(tui)荐机(ji)制。你(ni)有(you)没有想(xiang)过，当你第一(yi)次踏入一(yi)个陌(mo)生网站(zhan)，它(ta)为(wei)何能迅(xun)速(su)“捕捉”你的(de)喜好(hao)，并将(jiang)你最(zui)感(gan)兴趣的内(nei)容(rong)精准推(tui)送？这背(bei)后，是(shi)一(yi)套复杂(za)而精密(mi)的(de)算法(fa)在默(mo)默(mo)运转。

今(jin)天(tian)，我们就(jiu)来一(yi)场3分钟的(de)速成(cheng)科普(pu)，带(dai)你揭开(kai)成品网(wang)站入口(kou)推荐机制的神(shen)秘面纱(sha)，看看那(na)些“猜(cai)你(ni)喜欢”的(de)背后(hou)，究竟藏着(zhe)怎样的(de)逻辑(ji)。

一(yi)、推(tui)荐(jian)算(suan)法的基(ji)石(shi)：从协同(tong)过(guo)滤(lv)到深(shen)度(du)学(xue)习

成(cheng)品网(wang)站(zhan)的推荐(jian)机(ji)制(zhi)并非一蹴而就(jiu)，它(ta)经(jing)历了多个发展阶段，核心算法也日(ri)益精(jing)进(jin)。

协同过(guo)滤(lv)（CollaborativeFiltering）：用户与(yu)内容(rong)的(de)“社交(jiao)网络(luo)”

这(zhe)是最(zui)经典也是(shi)应用(yong)最(zui)广泛的(de)推荐(jian)算法之一。它的(de)核(he)心思想(xiang)是“物以类(lei)聚，人(ren)以群(qun)分”。简(jian)单来(lai)说，如果(guo)两(liang)个用户(hu)都(dou)喜(xi)欢过A、B、C三(san)件商品(pin)，那么当(dang)其(qi)中一个用(yong)户(hu)喜欢(huan)了D商(shang)品时(shi)，系(xi)统(tong)就会认为(wei)另一(yi)个(ge)用户也(ye)很(hen)可能喜欢(huan)D。反(fan)之亦然，如果两个商品(pin)都(dou)被很多用(yong)户同时喜(xi)欢，那么这(zhe)两个(ge)商(shang)品(pin)可能具有(you)相(xiang)似性(xing)。

协同过(guo)滤又分为(wei)两种(zhong)主要类型(xing)：

基于(yu)用户(hu)的协同(tong)过滤(lv)（User-basedCF）：找(zhao)到与目标(biao)用户(hu)兴趣相似的用(yong)户，然后(hou)将这些(xie)相(xiang)似用户(hu)喜欢(huan)但目标用(yong)户(hu)未接(jie)触(chu)过的(de)内容推(tui)荐给目(mu)标用户。想(xiang)象一(yi)下，你的朋(peng)友们(men)都喜(xi)欢(huan)看(kan)某部(bu)电影，你很(hen)有可(ke)能也(ye)会(hui)喜(xi)欢。基(ji)于物品(pin)的(de)协同(tong)过(guo)滤（Item-basedCF）：找到与(yu)目(mu)标用户(hu)喜(xi)欢的内(nei)容相似(shi)的其他内容，然(ran)后推(tui)荐给(gei)目标(biao)用户(hu)。

例(li)如，如(ru)果你看(kan)了(le)《盗(dao)梦空(kong)间》，系统可(ke)能(neng)会推荐(jian)《盗(dao)梦空(kong)间(jian)》的导演诺兰(lan)的其他(ta)作品，或(huo)者与时(shi)间旅行、梦境(jing)主(zhu)题相(xiang)关的(de)电影(ying)。

痛点初探：协同(tong)过滤最大(da)的挑(tiao)战在于(yu)“冷(leng)启动(dong)”问题。新用(yong)户、新内容(rong)加入(ru)时，由(you)于缺乏足够(gou)的用户(hu)行(xing)为(wei)数据(ju)，系统难(nan)以(yi)做出(chu)准确(que)推(tui)荐。数据(ju)稀(xi)疏(shu)性（用(yong)户只(zhi)与极少数内(nei)容产生交(jiao)互(hu)）和可扩展(zhan)性(xing)（用户/物(wu)品数量(liang)庞大时计(ji)算量(liang)剧增(zeng)）也(ye)是其绕(rao)不(bu)开的(de)难点。

基于内容(rong)的推荐(jian)（Content-basedFiltering）：懂(dong)内容(rong)，才能懂你

与协(xie)同(tong)过滤侧重用(yong)户间的关联不(bu)同，基(ji)于(yu)内(nei)容的(de)推荐更关(guan)注物(wu)品(pin)本(ben)身(shen)的(de)属性。它会分析用户(hu)过去喜欢的内(nei)容的(de)特征(zheng)（例如，电影的类(lei)型、导(dao)演、演员，文章的(de)关键词、主(zhu)题），然(ran)后推荐与(yu)之具(ju)有相似特征(zheng)的其他(ta)内容(rong)。

优势(shi)：能够(gou)解(jie)决协同(tong)过滤的(de)冷启动(dong)问题(ti)（至(zhi)少可以为(wei)新(xin)内容推荐(jian)给(gei)喜欢相关内容的(de)用户(hu)），并(bing)且(qie)推荐结果(guo)的(de)“可(ke)解释(shi)性”更强——你(ni)可以知道(dao)为什么系统会(hui)推荐(jian)这个内(nei)容。

痛(tong)点(dian)：容易(yi)陷入“过滤(lv)泡(pao)”（FilterBubble）效(xiao)应(ying)，即(ji)用(yong)户(hu)只(zhi)会(hui)看到与自(zi)己已有(you)喜好(hao)高度相(xiang)似的(de)内容(rong)，缺(que)乏探索(suo)新领(ling)域的(de)机会，导(dao)致(zhi)信息茧(jian)化(hua)。对(dui)内(nei)容特征的(de)提取(qu)和理解能力要(yao)求很(hen)高(gao)，如果特(te)征提取(qu)不准确(que)，推荐效果(guo)也会大打折(zhe)扣。

混合(he)推荐（HybridRecommenderSystems）：集百家之(zhi)长，规避短(duan)板

现(xian)实中(zhong)，很少(shao)有网(wang)站(zhan)只依赖(lai)单一算法。混(hun)合推荐(jian)系统(tong)通过结合多种(zhong)推荐策略(lve)，如(ru)将(jiang)协同过滤(lv)与基于内(nei)容的(de)推荐(jian)结合，或者引入模型(xing)排序(xu)、知(zhi)识图谱(pu)等技(ji)术，旨(zhi)在(zai)扬长避(bi)短，提(ti)供更(geng)精准、更(geng)多样(yang)化的推(tui)荐。

例如，对(dui)于(yu)新(xin)用(yong)户，可(ke)以先(xian)采(cai)用基于内(nei)容(rong)的(de)推荐，一旦积累了一定(ding)的行为(wei)数据(ju)，再逐步引(yin)入协同过(guo)滤。或者，将(jiang)不同算(suan)法(fa)的(de)输(shu)出(chu)进行加(jia)权融(rong)合，再通(tong)过(guo)机器(qi)学(xue)习(xi)模型进行(xing)最(zui)终的(de)排(pai)序。

深度学习的(de)崛起(qi)：更深层次的理(li)解与(yu)预测(ce)

近年来，深度学(xue)习技(ji)术在(zai)推(tui)荐(jian)系统(tong)中大(da)放异彩。通过构(gou)建深(shen)度神经网络，模型(xing)能(neng)够(gou)自(zi)动学习用(yong)户和物品(pin)之间更复杂、更(geng)深层(ceng)次的(de)关联(lian)，捕捉到(dao)传(chuan)统算(suan)法难(nan)以发(fa)现的(de)模式(shi)。

矩阵(zhen)分解(jie)（MatrixFactorization）：经典深(shen)度学习模型，将(jiang)用(yong)户-物品交互矩阵分(fen)解为(wei)低维的用(yong)户(hu)和物(wu)品(pin)的隐(yin)向量(liang)，通(tong)过计算(suan)隐向(xiang)量的内(nei)积(ji)来预测用(yong)户对(dui)物品(pin)的(de)偏好。深度(du)神经网络（DNNs）：如Wide&Deep模型(xing)，结(jie)合了模(mo)型的记忆(yi)能力(li)（Wide部(bu)分，如原始特(te)征）和泛化能力(li)（Deep部分，如(ru)嵌入特(te)征），能够处理大规模(mo)稀疏数据，并学(xue)习(xi)复(fu)杂的非线(xian)性关系。

序(xu)列模(mo)型（SequentialModels）：如RNN、LSTM、Transformer等，能(neng)够捕捉用户(hu)行(xing)为序列的(de)动态(tai)性，理(li)解用(yong)户在特(te)定时间(jian)点、特(te)定上(shang)下(xia)文中的(de)意图，实现(xian)更具时效(xiao)性的(de)推荐(jian)。图神经(jing)网(wang)络（GNNs）：将(jiang)用户、物品、属性(xing)等(deng)构建成图(tu)结(jie)构，利用(yong)图神经(jing)网络挖(wa)掘(jue)节点(dian)间的(de)复(fu)杂关系(xi)，特别(bie)适合社(she)交(jiao)网络、知(zhi)识(shi)图谱(pu)等场(chang)景(jing)。

深度学(xue)习的优势：

更强(qiang)的特征(zheng)学习能力(li)：自(zi)动从原(yuan)始(shi)数据(ju)中提取有用的特征(zheng)，减少(shao)人工特(te)征(zheng)工(gong)程(cheng)的负(fu)担。更精准(zhun)的预测(ce)：能够捕(bu)捉(zhuo)用(yong)户兴(xing)趣的(de)细微变化(hua)和复杂交互。更好的(de)泛化能(neng)力(li)：在新数据(ju)上(shang)表现更(geng)稳(wen)定(ding)。

痛点：训(xun)练(lian)数据(ju)量(liang)要求(qiu)大、计算(suan)资源消耗(hao)高(gao)、模型解释性(xing)相对(dui)较(jiao)弱(ruo)。

二、从(cong)算法(fa)到落(luo)地：推(tui)荐流程(cheng)的(de)实(shi)现(xian)

一个完整(zheng)的推(tui)荐流程通常包(bao)含以(yi)下几(ji)个关(guan)键步(bu)骤：

数据(ju)收(shou)集与(yu)预处理：收(shou)集用(yong)户(hu)行(xing)为数(shu)据（点击(ji)、浏览、购(gou)买、评分、收藏等）、用户(hu)属性数据(ju)（年龄(ling)、性别、地域(yu)等(deng)）以(yi)及物(wu)品(pin)属(shu)性数据(ju)（类别(bie)、标(biao)签、描(miao)述等）。清洗(xi)、去重(zhong)、格(ge)式(shi)化是(shi)必不(bu)可少的环(huan)节。特征工程(cheng)：从(cong)原始数(shu)据中提取(qu)有(you)效的(de)特征(zheng)，例如用户的历(li)史行(xing)为(wei)序(xu)列、物(wu)品的画像标(biao)签(qian)、用户与物品的交叉(cha)特征等(deng)。

深(shen)度学(xue)习(xi)模型可(ke)以自(zi)动(dong)化一部(bu)分特征(zheng)提(ti)取。召(zhao)回（CandidateGeneration）：从海(hai)量物(wu)品(pin)库中(zhong)，根据(ju)用户(hu)的(de)历(li)史(shi)行为、实(shi)时(shi)兴趣等(deng)，通过各种召回(hui)算法(fa)（如(ru)协同(tong)过滤、基(ji)于内(nei)容的召回、图召回等(deng)）快速(su)筛选出(chu)几(ji)百到(dao)几千个候(hou)选物品。这一步的重(zhong)点是(shi)“快”和“全”，尽(jin)量保证(zheng)用(yong)户(hu)可(ke)能感兴(xing)趣(qu)的(de)物品都(dou)在(zai)其(qi)中。

排序（Ranking）：对(dui)召(zhao)回(hui)的候(hou)选物(wu)品(pin)，利(li)用更(geng)复杂(za)的模(mo)型(xing)（如(ru)深度(du)学(xue)习模型(xing)、GBDT+LR等）进行精(jing)细化排序。模(mo)型(xing)会综(zong)合考虑用(yong)户特征、物(wu)品(pin)特(te)征以(yi)及它(ta)们之间的交互(hu)关(guan)系，预测(ce)用户(hu)对(dui)每(mei)个候选物(wu)品的偏好(hao)得(de)分。这(zhe)一步的重点是(shi)“准”，要将(jiang)用(yong)户最可(ke)能(neng)喜欢的(de)物(wu)品(pin)排在(zai)前面(mian)。

重排(pai)与过滤（Re-ranking&Filtering）：在(zai)排(pai)序结果(guo)的基础(chu)上(shang)，进(jin)行(xing)二次调(diao)整。可(ke)能(neng)包括：多样(yang)性(xing)保障：避免(mian)推(tui)荐结(jie)果(guo)过于(yu)同质化(hua)，加入(ru)一(yi)些(xie)不(bu)同(tong)类别(bie)、不同(tong)风格(ge)的物品(pin)。新颖(ying)性(xing)/惊喜度(du)：推(tui)荐一(yi)些用(yong)户可能不(bu)知道但会(hui)喜欢(huan)的物(wu)品(pin)。业(ye)务规(gui)则(ze)过(guo)滤(lv)：剔除不(bu)符(fu)合业务(wu)逻辑(ji)的物品（如(ru)已(yi)购买、库(ku)存(cun)不足(zu)等）。

时效性(xing)调(diao)整：根(gen)据热(re)点(dian)事(shi)件、用户当(dang)前状态等(deng)调(diao)整推荐顺序(xu)。展(zhan)示(shi)：将最终确(que)定的推荐(jian)列(lie)表(biao)展示给(gei)用户(hu)。

（未(wei)完(wan)待(dai)续…）

揭秘“排(pai)名不达标(biao)”的隐(yin)形杀(sha)手：成品网(wang)站入口推荐机制的(de)痛点与突(tu)围

在上一part，我们(men)了解了成品(pin)网(wang)站入口推荐机(ji)制背后的(de)算法(fa)原理和(he)实现(xian)流(liu)程。即(ji)便(bian)拥(yong)有再(zai)先进(jin)的算(suan)法(fa)，也(ye)难免(mian)会遇到“排(pai)名不达(da)标”的困境。用(yong)户(hu)体(ti)验下(xia)降(jiang)、转(zhuan)化率低迷(mi)，这些都(dou)是摆在(zai)网(wang)站运营(ying)者面(mian)前(qian)的(de)严峻挑(tiao)战(zhan)。今天，我(wo)们将深(shen)入剖析导致推(tui)荐机制排名不(bu)达标的常见痛(tong)点，并探(tan)讨(tao)破局(ju)之道。

一、用(yong)户体(ti)验的(de)“绊(ban)脚石”：推荐机(ji)制(zhi)排名(ming)不(bu)达标的常(chang)见(jian)痛点(dian)

冷启(qi)动(dong)问题(ti)依(yi)然严峻：新用(yong)户/新(xin)内(nei)容(rong)“石沉(chen)大海(hai)”

新用(yong)户：像(xiang)一个(ge)初(chu)来乍到(dao)的(de)访(fang)客(ke)，系统对(dui)其一(yi)无(wu)所知。推(tui)荐的(de)物品要么(me)是大众化的，要(yao)么是随机(ji)的，极(ji)有可(ke)能无(wu)法触(chu)动用户的(de)兴趣(qu)点，导致用户在短(duan)时(shi)间(jian)内(nei)流失(shi)。新内容(rong)：刚上线(xian)的商品、文(wen)章或视频，缺(que)乏足够(gou)的用户交互数(shu)据(ju)，难以被推(tui)荐(jian)算法(fa)“发(fa)现”。即使(shi)内容本(ben)身质量(liang)很(hen)高，也(ye)可能长(zhang)期“藏(cang)在(zai)深(shen)闺人不知”，错(cuo)失(shi)了获(huo)得曝光(guang)和流量(liang)的机会。

痛(tong)点体(ti)现：用户(hu)打开(kai)网(wang)站，看到(dao)的(de)都是(shi)不(bu)感(gan)兴(xing)趣的推(tui)荐；新上(shang)线的产品，长(zhang)期(qi)没(mei)有流(liu)量，无法形成正(zheng)向循(xun)环(huan)。

数(shu)据稀(xi)疏性：用户“喜(xi)好(hao)”难(nan)以被准确描(miao)绘

用户在(zai)网站(zhan)上的(de)行(xing)为(wei)往往(wang)是零(ling)散(san)且(qie)有限(xian)的(de)。尤(you)其对于长(zhang)尾用(yong)户(hu)（行(xing)为(wei)较(jiao)少(shao)）或(huo)垂(chui)直领域(yu)网站，很多物品(pin)与用户(hu)之间几乎没(mei)有交(jiao)集(ji)。在(zai)这样(yang)的数据环(huan)境下，基于(yu)协同(tong)过(guo)滤(lv)的算法很(hen)难找到有效的(de)相似(shi)性(xing)，导致(zhi)推(tui)荐(jian)结(jie)果的(de)准确性大(da)打折扣。

痛(tong)点体现：推荐的(de)物品(pin)“驴唇不对(dui)马(ma)嘴(zui)”，用户觉得(de)系统(tong)“不(bu)了解(jie)我(wo)”。

“过滤(lv)泡”与(yu)信息(xi)茧(jian)化(hua)：用户(hu)视野(ye)被局(ju)限

过(guo)度(du)依(yi)赖(lai)用(yong)户历史偏(pian)好，容(rong)易将用户(hu)困在(zai)“信息茧房(fang)”中。推荐(jian)系统会(hui)不(bu)断强(qiang)化用户(hu)已有(you)的(de)兴趣，而(er)忽视(shi)了(le)用(yong)户潜(qian)在(zai)的新兴(xing)趣和探索需求(qiu)。久而(er)久之(zhi)，用户(hu)会觉(jue)得内容越来越(yue)单调，缺乏(fa)新鲜(xian)感，甚(shen)至产(chan)生(sheng)厌(yan)倦。

痛点体(ti)现：用(yong)户对推荐内容(rong)感到乏味，即使(shi)推(tui)送的是用(yong)户(hu)“喜欢(huan)”的(de)，也(ye)提不(bu)起(qi)兴(xing)趣。

算法模(mo)型更(geng)新(xin)滞(zhi)后：无法(fa)捕(bu)捉用户(hu)“瞬(shun)息万变(bian)”的喜好(hao)

用户(hu)兴趣是动(dong)态变化的(de)，可能(neng)受(shou)到(dao)情(qing)绪、时间(jian)、季节、热(re)点事件(jian)等多(duo)种因素的(de)影(ying)响。如果推(tui)荐(jian)模型(xing)更(geng)新不及时，无法捕捉到(dao)这些(xie)细微(wei)变化(hua)，推荐结(jie)果(guo)就会变得陈旧(jiu)，与(yu)用户(hu)当前(qian)的真实(shi)需(xu)求(qiu)脱节。

痛点(dian)体现：用(yong)户当下(xia)想买某类(lei)商品(pin)，但(dan)推荐的(de)还是半个(ge)月前的“最(zui)爱”。

评(ping)估(gu)指(zhi)标的片(pian)面性(xing)：过度追(zhui)求点击率(lv)，忽略(lve)了用户(hu)深(shen)度体(ti)验

很多(duo)网站(zhan)在评估推(tui)荐效果(guo)时，过度依(yi)赖(lai)点击率(lv)（CTR）。虽然点(dian)击(ji)率是重(zhong)要(yao)的指(zhi)标(biao)，但它并不能(neng)完全反映(ying)用户是(shi)否真的喜欢(huan)这个(ge)内(nei)容(rong)，或者是否(fou)完成(cheng)了最(zui)终的转(zhuan)化(hua)（购买、阅读(du)、观看时长(zhang)等）。

痛点体现：点(dian)击率高(gao)，但用户(hu)停留时间(jian)短(duan)，转(zhuan)化率(lv)低，甚至产(chan)生大量“假点击”。

业(ye)务规则(ze)与算(suan)法的(de)冲突(tu)：推荐(jian)内(nei)容(rong)“不合时宜(yi)”

推荐系统(tong)需要(yao)与实际业务目(mu)标相结(jie)合(he)。例如(ru)，在促(cu)销活动期间，需(xu)要优先推(tui)荐促销(xiao)商品；在(zai)推广新品时，需(xu)要为(wei)新品(pin)争(zheng)取(qu)更多曝光。如果(guo)算法模型(xing)没有(you)充分(fen)考虑(lv)这些(xie)业务(wu)规则，或者(zhe)业(ye)务规则(ze)与算(suan)法策(ce)略(lve)产生(sheng)冲(chong)突，就(jiu)会导(dao)致推(tui)荐结(jie)果(guo)无(wu)法满(man)足业务需求。

痛(tong)点体(ti)现：网站正(zheng)在大(da)力推(tui)广某(mou)款产品(pin)，但推荐(jian)列表里却(que)看不(bu)到。

线上线下数据打通不(bu)畅：用(yong)户画像不(bu)够(gou)全(quan)面(mian)

很多成(cheng)品网站的运(yun)营(ying)数(shu)据(ju)分(fen)散(san)在不(bu)同平(ping)台或渠(qu)道。如果(guo)线上行为数据与线下用(yong)户(hu)画(hua)像不能有(you)效打(da)通，推(tui)荐系(xi)统就(jiu)无法构建(jian)一个(ge)全面、立体的用(yong)户画像(xiang)，导(dao)致(zhi)推荐的“精(jing)准度”大(da)打折(zhe)扣(kou)。

痛(tong)点(dian)体(ti)现：用户明(ming)明是(shi)某个品类的(de)忠(zhong)实(shi)客(ke)户，但(dan)在(zai)网(wang)站上却得(de)不(bu)到(dao)相应(ying)的推(tui)荐。

二(er)、破局之(zhi)道(dao)：让(rang)推(tui)荐(jian)机制(zhi)“重(zhong)获新(xin)生”

面(mian)对上述(shu)痛点(dian)，成(cheng)品(pin)网站(zhan)应(ying)如何优(you)化其推荐机(ji)制，实现流(liu)量与用(yong)户(hu)体(ti)验的双丰收(shou)？

多(duo)策(ce)略融合，破(po)解冷(leng)启(qi)动(dong)困(kun)境(jing)

“新用(yong)户”破冰(bing)：采(cai)用“引(yin)导式(shi)推(tui)荐”和(he)“热门+探(tan)索(suo)”策略。引导式推(tui)荐：在用(yong)户首次访(fang)问时(shi)，通过(guo)简短的问(wen)卷或偏好(hao)选择(ze)，快速获取(qu)用户(hu)初步兴(xing)趣。热门+探(tan)索(suo)：推荐当前(qian)最热(re)门(men)、最受欢(huan)迎的(de)物(wu)品，同时(shi)辅以(yi)少量(liang)基于(yu)内容(rong)的(de)“猜你想看”的(de)探索性(xing)推荐(jian)，快速(su)丰富用(yong)户画像。

“新(xin)内容(rong)”激(ji)活(huo)：内容(rong)画像(xiang)与用户(hu)画(hua)像匹(pi)配：利(li)用内容本(ben)身的(de)属(shu)性(xing)（标签、类别、关(guan)键词(ci)）与(yu)已有(you)用(yong)户画像(xiang)进行匹(pi)配，将新(xin)内容(rong)优先(xian)推荐(jian)给可(ke)能感(gan)兴趣(qu)的用户群体。“冷(leng)启(qi)动(dong)”激励(li)：为新(xin)上线的内(nei)容设(she)置一(yi)定的曝光(guang)权(quan)重，或在(zai)特定(ding)场景下（如“新品(pin)尝鲜”板(ban)块）进行(xing)集中(zhong)展示。

种子用(yong)户推(tui)荐：邀请(qing)部(bu)分活(huo)跃用户(hu)或领域专家试(shi)用新(xin)内容，收集(ji)反馈，并(bing)将(jiang)其行(xing)为数据作为初(chu)期(qi)推荐(jian)的参考(kao)。

加强(qiang)特(te)征工(gong)程(cheng)，挖掘用(yong)户(hu)深层需求

用(yong)户行为(wei)序列(lie)建(jian)模(mo)：利用RNN、Transformer等序列模型，捕(bu)捉用户行为(wei)的(de)时序(xu)依赖(lai)关系(xi)，预测用(yong)户(hu)下一步可(ke)能感兴趣(qu)的(de)内容。跨(kua)领域(yu)特征(zheng)融合(he)：结合(he)用户(hu)在不(bu)同场(chang)景下的行为数(shu)据（如浏览(lan)、搜索(suo)、收(shou)藏、评(ping)论等），构(gou)建更全面的(de)用(yong)户(hu)画(hua)像。知识图(tu)谱的(de)应(ying)用：将物品(pin)及(ji)其属性、用(yong)户偏好(hao)等构建(jian)成知(zhi)识图谱，通(tong)过图算法(fa)挖掘(jue)更深(shen)层(ceng)次(ci)的关(guan)联，发(fa)现用(yong)户潜(qian)在(zai)的(de)兴(xing)趣点。

引(yin)入多(duo)样(yang)性(xing)与新(xin)颖性(xing)，打(da)破(po)“过滤(lv)泡(pao)”

多样性算(suan)法(fa)：在推(tui)荐结果排(pai)序(xu)时，引入多样(yang)性指标(biao)（如类别(bie)多样(yang)性、主题多样(yang)性），确(que)保推荐(jian)列表的(de)丰(feng)富性(xing)。探索式(shi)推(tui)荐（Exploration）：在(zai)保(bao)证一部(bu)分精准推荐的适度(du)推送用户可能(neng)感(gan)兴趣但从未(wei)接触过的(de)内容(rong)，鼓(gu)励用(yong)户(hu)探(tan)索(suo)新的兴趣(qu)领域(yu)。“惊喜度”算法(fa)：结(jie)合用(yong)户历(li)史偏好和整体(ti)热门(men)度，推(tui)荐一(yi)些(xie)“猜(cai)你(ni)喜欢”但(dan)又带(dai)有一定惊(jing)喜的(de)内容(rong)。

实时化推荐与(yu)模型迭代(dai)

实时(shi)特征更新：建立能(neng)够(gou)实时(shi)捕捉用(yong)户(hu)行为(wei)的系(xi)统，及(ji)时(shi)更新(xin)用户实(shi)时兴(xing)趣模型。AB测(ce)试与(yu)模型(xing)迭代：持(chi)续(xu)进行AB测(ce)试(shi)，对比(bi)不同(tong)算(suan)法、不(bu)同(tong)参(can)数的(de)效(xiao)果，快(kuai)速迭代模(mo)型，优化推荐(jian)效果。多(duo)场景(jing)、多目标优化(hua)：针对(dui)不(bu)同场景（首页、详情页(ye)、购物车等）和不(bu)同业务目(mu)标（提(ti)升点击(ji)率、转化率、用户时(shi)长(zhang)等(deng)），设计和训(xun)练不(bu)同的(de)推荐(jian)模(mo)型(xing)。

多(duo)维(wei)度评(ping)估体系，超越(yue)点击(ji)率

转化率（CVR）：关注用户(hu)完成实(shi)际业(ye)务目(mu)标（购(gou)买(mai)、注(zhu)册、完(wan)成阅(yue)读等）的比(bi)例(li)。用户停(ting)留时(shi)长(zhang)：衡量用(yong)户(hu)对内(nei)容(rong)的兴(xing)趣深度(du)。复(fu)购率(lv)/留存率：反(fan)映推荐机(ji)制对用户(hu)忠诚度的(de)长期(qi)影(ying)响。多(duo)样性/新(xin)颖性指标(biao)：评估推荐结果的丰(feng)富度和(he)探(tan)索性(xing)。用户(hu)满意(yi)度(du)调(diao)研(yan)：直接(jie)听取用(yong)户(hu)对(dui)推(tui)荐结果的反馈。

算(suan)法与(yu)业务(wu)规则的(de)精(jing)妙平衡

规(gui)则(ze)引(yin)擎整合：将(jiang)业务(wu)规(gui)则（如促(cu)销、新(xin)品推(tui)广、库(ku)存管(guan)理）与(yu)推荐(jian)算法的输(shu)出进行融(rong)合。可以(yi)通过(guo)在排(pai)序(xu)阶段(duan)加(jia)入(ru)业(ye)务权重(zhong)，或者(zhe)在推(tui)荐(jian)结果的(de)重排阶段进行(xing)干预(yu)。场景(jing)化推(tui)荐：根据不同的用户(hu)场(chang)景和业(ye)务节点，调整(zheng)推荐(jian)策(ce)略。例(li)如，在(zai)用(yong)户购(gou)买(mai)完成(cheng)后，可(ke)以推荐(jian)相(xiang)关(guan)配(pei)件或(huo)售后服务。

数(shu)据(ju)孤岛(dao)的(de)打通(tong)与(yu)全域(yu)用(yong)户画(hua)像

统一(yi)用户ID：建(jian)立(li)统一(yi)的(de)用户ID体系，打通不同(tong)渠(qu)道、不同平(ping)台(tai)的用户(hu)数据(ju)。跨(kua)端数据(ju)同(tong)步(bu)：实现PC端(duan)、移(yi)动端、小(xiao)程(cheng)序等(deng)不同(tong)终端(duan)的(de)数(shu)据互(hu)通，构(gou)建更(geng)完(wan)整、实(shi)时的用(yong)户画像(xiang)。第三(san)方数(shu)据(ju)融合：在合(he)规的前(qian)提下，适(shi)度融合第三方(fang)数据，丰富用户画像维(wei)度。

成(cheng)品网站的推(tui)荐机(ji)制，是一场在算法、数(shu)据与(yu)用户体验(yan)之间(jian)不断(duan)博弈与平衡的艺(yi)术。从协同过(guo)滤到(dao)深度学(xue)习(xi)，从召回(hui)、排(pai)序到(dao)重排(pai)，每一(yi)步都(dou)凝聚着(zhe)技(ji)术(shu)的(de)力量(liang)。而要(yao)真正解决“排(pai)名不(bu)达标”的痛点(dian)，则需(xu)要(yao)我们(men)深入理(li)解用(yong)户(hu)需求，拥抱技术创新(xin)，并(bing)将其与(yu)业务目(mu)标巧(qiao)妙(miao)结合。

只(zhi)有这(zhe)样(yang)，才(cai)能让(rang)每一个网(wang)站(zhan)入(ru)口，都成为(wei)连接用户与优质(zhi)内(nei)容(rong)的(de)最(zui)佳桥梁(liang)，释放出源(yuan)源不(bu)断的流量与价(jia)值。

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图片来源：每经记者 陈婆婆 摄

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