每经编辑｜陈飚    

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洞悉(xi)“猜(cai)你(ni)喜(xi)欢(huan)”背后(hou)的(de)神秘力量：成品网站入(ru)口推(tui)荐(jian)机制全(quan)解析

在(zai)浩瀚的(de)互联(lian)网海(hai)洋(yang)中，成品网(wang)站如(ru)同(tong)璀璨的(de)岛屿(yu)，吸(xi)引(yin)着无数(shu)用(yong)户前来探(tan)索(suo)。而让(rang)这些用(yong)户(hu)驻足(zu)、流连(lian)忘(wang)返(fan)的关(guan)键，往(wang)往在(zai)于网(wang)站入(ru)口那“懂(dong)你(ni)心(xin)意”的(de)推荐机(ji)制。你有没有想(xiang)过，当你第(di)一次踏(ta)入一个(ge)陌生(sheng)网站，它(ta)为何能(neng)迅速(su)“捕捉”你(ni)的(de)喜好，并将你(ni)最(zui)感兴(xing)趣的内容(rong)精准推送？这背后，是(shi)一(yi)套复杂(za)而精密(mi)的(de)算(suan)法(fa)在默(mo)默(mo)运转(zhuan)。

今(jin)天，我(wo)们就来一场3分(fen)钟的(de)速成(cheng)科普(pu)，带你(ni)揭(jie)开(kai)成品网(wang)站入口(kou)推荐机制(zhi)的神(shen)秘面纱(sha)，看看(kan)那(na)些“猜(cai)你喜(xi)欢”的背后(hou)，究竟(jing)藏着(zhe)怎样(yang)的逻辑。

一(yi)、推荐(jian)算(suan)法(fa)的基(ji)石：从协同(tong)过(guo)滤(lv)到(dao)深度(du)学习

成品网(wang)站的推荐(jian)机(ji)制(zhi)并(bing)非一蹴而就，它经历(li)了多(duo)个(ge)发展阶段(duan)，核心算(suan)法(fa)也日(ri)益精(jing)进(jin)。

协同过(guo)滤(lv)（CollaborativeFiltering）：用(yong)户与(yu)内容的“社交网络”

这(zhe)是最经(jing)典也是(shi)应用(yong)最广泛的(de)推荐算(suan)法(fa)之一(yi)。它(ta)的(de)核心思想(xiang)是“物(wu)以(yi)类(lei)聚(ju)，人以群(qun)分”。简单来(lai)说，如果(guo)两(liang)个(ge)用户都(dou)喜欢过A、B、C三(san)件商品，那(na)么当(dang)其中(zhong)一(yi)个用户(hu)喜(xi)欢(huan)了(le)D商(shang)品(pin)时，系统就(jiu)会认为(wei)另一(yi)个(ge)用(yong)户也(ye)很可能喜欢(huan)D。反(fan)之(zhi)亦然(ran)，如(ru)果(guo)两(liang)个商(shang)品都(dou)被很(hen)多用(yong)户(hu)同(tong)时喜(xi)欢，那(na)么(me)这两个商(shang)品(pin)可能(neng)具(ju)有(you)相似性(xing)。

协(xie)同(tong)过滤(lv)又(you)分为(wei)两种(zhong)主要类(lei)型：

基(ji)于(yu)用户(hu)的协(xie)同过滤(lv)（User-basedCF）：找(zhao)到与目标(biao)用户兴趣相似(shi)的用(yong)户，然后将(jiang)这些相(xiang)似(shi)用(yong)户喜欢(huan)但(dan)目标用(yong)户(hu)未接触(chu)过的(de)内容(rong)推荐给目(mu)标用户。想象一(yi)下，你(ni)的(de)朋友们都喜(xi)欢(huan)看某部电影(ying)，你很(hen)有可(ke)能也会喜欢。基(ji)于物(wu)品(pin)的协同(tong)过(guo)滤（Item-basedCF）：找到(dao)与目(mu)标用(yong)户喜(xi)欢的(de)内容(rong)相(xiang)似的其(qi)他内容(rong)，然后推(tui)荐给目标(biao)用户(hu)。

例如(ru)，如果(guo)你看(kan)了《盗梦空(kong)间》，系(xi)统(tong)可能会推荐(jian)《盗(dao)梦空间(jian)》的导(dao)演(yan)诺(nuo)兰的其(qi)他(ta)作品，或者(zhe)与时间旅(lv)行、梦(meng)境主(zhu)题(ti)相(xiang)关的电影(ying)。

痛(tong)点(dian)初探：协(xie)同(tong)过(guo)滤最大的挑战在于(yu)“冷启动(dong)”问题(ti)。新(xin)用(yong)户、新(xin)内(nei)容(rong)加(jia)入(ru)时，由(you)于缺乏(fa)足(zu)够的(de)用户(hu)行(xing)为数(shu)据，系统难以做出准确(que)推(tui)荐(jian)。数据(ju)稀疏性(xing)（用户(hu)只(zhi)与极少数内(nei)容(rong)产生交互(hu)）和可(ke)扩展性（用(yong)户/物(wu)品数(shu)量庞大(da)时(shi)计(ji)算(suan)量剧(ju)增）也(ye)是其(qi)绕不(bu)开(kai)的难点(dian)。

基(ji)于(yu)内容(rong)的推荐(jian)（Content-basedFiltering）：懂内容(rong)，才能(neng)懂你

与协(xie)同过(guo)滤侧(ce)重用(yong)户(hu)间(jian)的关联不(bu)同，基于内(nei)容(rong)的(de)推荐更(geng)关注物(wu)品本(ben)身的属性。它会(hui)分析用(yong)户(hu)过去(qu)喜欢的内容的特(te)征（例如(ru)，电影的(de)类(lei)型(xing)、导演(yan)、演员，文(wen)章的(de)关键(jian)词(ci)、主题），然后推(tui)荐(jian)与之(zhi)具有相似特(te)征的(de)其他内容。

优(you)势(shi)：能够解(jie)决(jue)协同(tong)过滤的冷启动(dong)问题（至少可以(yi)为新内容推荐(jian)给喜欢(huan)相关内(nei)容的(de)用(yong)户(hu)），并且(qie)推(tui)荐结(jie)果(guo)的“可(ke)解释(shi)性(xing)”更(geng)强——你(ni)可(ke)以知道为什(shen)么系统(tong)会(hui)推荐(jian)这(zhe)个(ge)内容(rong)。

痛点(dian)：容(rong)易(yi)陷入“过滤(lv)泡”（FilterBubble）效应，即(ji)用户(hu)只会看到(dao)与自(zi)己已(yi)有(you)喜(xi)好高(gao)度相(xiang)似的内容(rong)，缺乏探(tan)索新领(ling)域的机会，导致(zhi)信息(xi)茧化(hua)。对内容特征的(de)提取(qu)和理解能力(li)要求(qiu)很高(gao)，如果特(te)征(zheng)提取不(bu)准(zhun)确(que)，推荐效(xiao)果也(ye)会(hui)大打折扣(kou)。

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

现(xian)实中，很少(shao)有(you)网(wang)站(zhan)只依赖(lai)单一(yi)算法(fa)。混(hun)合推(tui)荐(jian)系统通(tong)过(guo)结合(he)多(duo)种推荐(jian)策略(lve)，如将(jiang)协同(tong)过滤(lv)与基于内(nei)容的(de)推(tui)荐(jian)结合，或者(zhe)引入(ru)模型(xing)排序(xu)、知识图谱(pu)等技(ji)术(shu)，旨在扬(yang)长避短(duan)，提(ti)供(gong)更(geng)精准(zhun)、更(geng)多(duo)样(yang)化(hua)的推(tui)荐。

例(li)如，对于新(xin)用(yong)户，可以先采(cai)用基于内容(rong)的(de)推荐，一(yi)旦(dan)积(ji)累(lei)了一(yi)定(ding)的(de)行为(wei)数据(ju)，再逐(zhu)步引(yin)入(ru)协同过滤。或(huo)者，将不同算法(fa)的输出进行加权融(rong)合，再(zai)通过(guo)机器学(xue)习模型进行最(zui)终的排(pai)序。

深度学(xue)习的崛起(qi)：更(geng)深(shen)层次(ci)的(de)理(li)解(jie)与预测

近年(nian)来(lai)，深度(du)学(xue)习(xi)技术在推(tui)荐(jian)系统(tong)中大放(fang)异(yi)彩。通(tong)过构建深(shen)度神经(jing)网(wang)络，模(mo)型能(neng)够自(zi)动学(xue)习用户和(he)物品(pin)之间更复(fu)杂、更深层次的(de)关联(lian)，捕捉到传统算法难以(yi)发现的(de)模式。

矩阵分解(jie)（MatrixFactorization）：经典(dian)深(shen)度学习(xi)模型，将用(yong)户-物品(pin)交(jiao)互矩阵分解为(wei)低(di)维的用(yong)户(hu)和物(wu)品的隐(yin)向(xiang)量，通过(guo)计算隐(yin)向(xiang)量的内(nei)积来预测用户对(dui)物品的偏好。深(shen)度神经(jing)网络（DNNs）：如(ru)Wide&Deep模(mo)型，结合(he)了模(mo)型(xing)的记忆(yi)能(neng)力（Wide部分，如原始特(te)征）和泛(fan)化(hua)能力(li)（Deep部分(fen)，如嵌(qian)入特(te)征(zheng)），能(neng)够处理大(da)规模稀疏数据(ju)，并(bing)学习复杂的非线(xian)性(xing)关(guan)系。

序(xu)列(lie)模(mo)型（SequentialModels）：如(ru)RNN、LSTM、Transformer等，能(neng)够捕捉(zhuo)用户(hu)行(xing)为序列的(de)动态(tai)性，理解用(yong)户在特定(ding)时(shi)间(jian)点、特(te)定上下文中的(de)意(yi)图，实(shi)现(xian)更具时效性(xing)的推荐(jian)。图神(shen)经(jing)网(wang)络(luo)（GNNs）：将(jiang)用户(hu)、物品(pin)、属性等构建成(cheng)图结(jie)构，利用(yong)图神经(jing)网络挖(wa)掘节点(dian)间的(de)复杂关系(xi)，特别(bie)适(shi)合(he)社交(jiao)网(wang)络、知(zhi)识图谱(pu)等场景(jing)。

深度学(xue)习(xi)的优势(shi)：

更强的特(te)征学(xue)习能(neng)力(li)：自(zi)动从原(yuan)始(shi)数(shu)据中提(ti)取有(you)用的(de)特征，减少(shao)人工特征工程(cheng)的负(fu)担(dan)。更(geng)精(jing)准(zhun)的预(yu)测：能够捕捉用户(hu)兴(xing)趣的(de)细微变化和复(fu)杂交互。更(geng)好的(de)泛化能(neng)力：在新(xin)数据上表现(xian)更(geng)稳定。

痛点：训练(lian)数据(ju)量(liang)要求大(da)、计算资源(yuan)消耗(hao)高、模型(xing)解释性(xing)相(xiang)对较(jiao)弱(ruo)。

二、从算法(fa)到落地：推(tui)荐流程的(de)实现(xian)

一个完整(zheng)的推(tui)荐流程(cheng)通常包(bao)含以下几个关(guan)键(jian)步骤：

数(shu)据收集与(yu)预处理：收(shou)集用(yong)户行(xing)为数(shu)据（点击(ji)、浏览(lan)、购(gou)买、评分(fen)、收藏等(deng)）、用(yong)户属性数据(ju)（年龄、性别、地域等）以(yi)及物(wu)品属(shu)性数(shu)据（类(lei)别、标(biao)签(qian)、描(miao)述等）。清洗(xi)、去重(zhong)、格(ge)式化是(shi)必不(bu)可少的环(huan)节。特征工(gong)程：从(cong)原始(shi)数(shu)据(ju)中提(ti)取有效的(de)特征(zheng)，例如(ru)用户的历(li)史行为(wei)序列(lie)、物(wu)品的(de)画像标签(qian)、用户与(yu)物(wu)品的交叉特征等。

深(shen)度学习模型可(ke)以自(zi)动化一(yi)部(bu)分特征提取(qu)。召(zhao)回（CandidateGeneration）：从海量物(wu)品(pin)库中，根据(ju)用户(hu)的(de)历史行为、实(shi)时兴(xing)趣等(deng)，通过(guo)各种(zhong)召回算法(fa)（如(ru)协(xie)同(tong)过(guo)滤、基(ji)于内容(rong)的(de)召回、图召回等(deng)）快速(su)筛(shai)选(xuan)出(chu)几百到(dao)几(ji)千个候(hou)选(xuan)物品。这(zhe)一(yi)步的重点是(shi)“快”和(he)“全”，尽量保证(zheng)用户(hu)可(ke)能感(gan)兴趣(qu)的(de)物(wu)品都在其(qi)中。

排序(xu)（Ranking）：对(dui)召回(hui)的候选物(wu)品，利用(yong)更(geng)复(fu)杂的模(mo)型（如(ru)深度(du)学习模型(xing)、GBDT+LR等）进行(xing)精(jing)细(xi)化排(pai)序。模(mo)型(xing)会综合考(kao)虑用户特(te)征、物(wu)品特征以(yi)及它(ta)们之间的交(jiao)互(hu)关系(xi)，预测(ce)用户(hu)对每个候选物(wu)品(pin)的偏好(hao)得分。这一(yi)步的重点是(shi)“准(zhun)”，要将(jiang)用户最可(ke)能喜(xi)欢的(de)物品排(pai)在(zai)前面。

重(zhong)排与过(guo)滤(lv)（Re-ranking&Filtering）：在(zai)排序(xu)结果(guo)的基(ji)础上，进(jin)行(xing)二次调整(zheng)。可(ke)能包括：多样(yang)性保(bao)障：避(bi)免(mian)推(tui)荐结果过(guo)于(yu)同质化(hua)，加(jia)入一些(xie)不(bu)同(tong)类别、不同(tong)风格的物(wu)品(pin)。新颖性(xing)/惊喜度(du)：推(tui)荐一些(xie)用(yong)户可能(neng)不(bu)知道但(dan)会(hui)喜(xi)欢的物(wu)品。业务规则过(guo)滤：剔除不(bu)符合(he)业(ye)务逻辑(ji)的(de)物品(pin)（如(ru)已购(gou)买、库存(cun)不足(zu)等）。

时效性(xing)调整(zheng)：根(gen)据热(re)点事件、用(yong)户当(dang)前状(zhuang)态等调(diao)整(zheng)推(tui)荐(jian)顺序(xu)。展(zhan)示(shi)：将(jiang)最终(zhong)确(que)定的推荐列表(biao)展示(shi)给用户。

（未(wei)完待续…）

揭秘“排(pai)名不达标”的隐(yin)形(xing)杀(sha)手：成品(pin)网(wang)站入口(kou)推荐机(ji)制的痛点与(yu)突(tu)围

在(zai)上一(yi)part，我们(men)了(le)解了成品网(wang)站入口推荐(jian)机制背(bei)后(hou)的算法(fa)原(yuan)理和(he)实(shi)现流(liu)程。即(ji)便(bian)拥有再(zai)先(xian)进的算法，也(ye)难免(mian)会(hui)遇(yu)到(dao)“排(pai)名不(bu)达(da)标(biao)”的(de)困(kun)境(jing)。用户(hu)体(ti)验(yan)下(xia)降(jiang)、转(zhuan)化率(lv)低迷，这(zhe)些(xie)都(dou)是摆在(zai)网站运(yun)营(ying)者(zhe)面(mian)前的(de)严峻挑战。今天，我(wo)们(men)将深(shen)入(ru)剖析(xi)导(dao)致推(tui)荐机制(zhi)排(pai)名不(bu)达标的(de)常(chang)见痛(tong)点，并(bing)探讨(tao)破(po)局(ju)之(zhi)道(dao)。

一(yi)、用户体(ti)验的(de)“绊脚石”：推荐机(ji)制排名不(bu)达标(biao)的(de)常(chang)见(jian)痛(tong)点

冷启动(dong)问题(ti)依然严峻(jun)：新用(yong)户/新(xin)内容“石沉(chen)大海(hai)”

新(xin)用户：像(xiang)一个(ge)初来乍(zha)到(dao)的(de)访客(ke)，系(xi)统对(dui)其一无所(suo)知。推(tui)荐的物(wu)品要么是(shi)大(da)众化(hua)的，要(yao)么是随机(ji)的，极(ji)有可能(neng)无法(fa)触(chu)动用(yong)户(hu)的兴趣点，导致用(yong)户在(zai)短时间(jian)内(nei)流失(shi)。新内容：刚上线(xian)的商(shang)品、文章(zhang)或(huo)视(shi)频，缺乏(fa)足够(gou)的(de)用(yong)户(hu)交(jiao)互数(shu)据，难(nan)以被推荐(jian)算法(fa)“发现”。即使(shi)内容本身(shen)质量(liang)很(hen)高，也可能长(zhang)期“藏(cang)在深闺人不(bu)知(zhi)”，错失了(le)获(huo)得曝光(guang)和流(liu)量(liang)的机会(hui)。

痛(tong)点体现：用户(hu)打(da)开(kai)网(wang)站，看到的(de)都是(shi)不(bu)感兴(xing)趣的推(tui)荐；新上线的产(chan)品，长期没(mei)有流(liu)量，无法形(xing)成正向(xiang)循环。

数据稀(xi)疏性：用(yong)户“喜好(hao)”难以被准确描绘

用户在网(wang)站(zhan)上的行(xing)为往(wang)往(wang)是零散且(qie)有(you)限(xian)的。尤其对于(yu)长(zhang)尾用户(hu)（行(xing)为(wei)较(jiao)少）或垂直领域网站，很(hen)多物(wu)品与用户(hu)之(zhi)间(jian)几(ji)乎没有交(jiao)集。在(zai)这样的(de)数据环(huan)境下，基(ji)于(yu)协同(tong)过滤的算法很(hen)难找(zhao)到有(you)效的相似性(xing)，导(dao)致推(tui)荐结(jie)果的准确性大(da)打(da)折(zhe)扣。

痛(tong)点体现(xian)：推(tui)荐的物品“驴唇(chun)不(bu)对(dui)马(ma)嘴”，用户觉得(de)系统(tong)“不了解我(wo)”。

“过滤泡(pao)”与信息(xi)茧化：用(yong)户视野(ye)被局限

过度依(yi)赖用户历史偏(pian)好，容(rong)易将(jiang)用户(hu)困在(zai)“信息茧房”中。推(tui)荐(jian)系统(tong)会(hui)不断强化(hua)用户已有的兴(xing)趣，而(er)忽视了(le)用户潜(qian)在的新兴(xing)趣和(he)探索需(xu)求(qiu)。久而(er)久之(zhi)，用(yong)户会觉(jue)得内(nei)容(rong)越来越(yue)单(dan)调，缺(que)乏(fa)新鲜(xian)感，甚至产生厌倦(juan)。

痛点(dian)体现：用(yong)户对推荐内容(rong)感到乏味，即使(shi)推送(song)的是用户(hu)“喜欢(huan)”的，也(ye)提(ti)不起兴(xing)趣(qu)。

算(suan)法模(mo)型(xing)更(geng)新(xin)滞后(hou)：无(wu)法捕(bu)捉用户(hu)“瞬(shun)息万变”的(de)喜好(hao)

用户兴趣是(shi)动(dong)态变化(hua)的，可(ke)能(neng)受到情绪(xu)、时(shi)间(jian)、季(ji)节(jie)、热(re)点(dian)事件等多种因(yin)素的(de)影响。如(ru)果(guo)推荐(jian)模型(xing)更(geng)新不及时，无法(fa)捕(bu)捉(zhuo)到这些细微变化(hua)，推荐结(jie)果就会(hui)变得陈(chen)旧，与用(yong)户当前的(de)真实(shi)需求(qiu)脱(tuo)节(jie)。

痛点(dian)体现：用户当下(xia)想买某类商品(pin)，但推(tui)荐(jian)的(de)还是半个月前的“最(zui)爱(ai)”。

评估指标的(de)片面性：过度(du)追(zhui)求点击率，忽(hu)略了用户(hu)深度体(ti)验

很(hen)多网站在评估(gu)推荐(jian)效果(guo)时(shi)，过(guo)度依赖(lai)点(dian)击率(lv)（CTR）。虽(sui)然(ran)点(dian)击(ji)率是重要的指(zhi)标，但(dan)它(ta)并不能(neng)完(wan)全(quan)反映用户(hu)是否真的喜欢(huan)这(zhe)个内(nei)容(rong)，或者(zhe)是否完成了最(zui)终的(de)转(zhuan)化（购(gou)买(mai)、阅读(du)、观看时(shi)长(zhang)等(deng)）。

痛(tong)点(dian)体现：点(dian)击率(lv)高，但用(yong)户(hu)停留(liu)时间(jian)短，转(zhuan)化(hua)率(lv)低，甚至产生大量“假点(dian)击”。

业务(wu)规则与算(suan)法(fa)的冲突(tu)：推荐(jian)内容(rong)“不合时宜(yi)”

推荐(jian)系统(tong)需要(yao)与实际(ji)业(ye)务目(mu)标相结合(he)。例如(ru)，在促销(xiao)活动期(qi)间，需要优(you)先推(tui)荐促销商品；在推广(guang)新(xin)品时，需(xu)要为(wei)新(xin)品(pin)争取(qu)更多曝光。如果算法模(mo)型没有(you)充分(fen)考(kao)虑这些业务(wu)规则(ze)，或(huo)者(zhe)业务规则与算法策略(lve)产(chan)生冲(chong)突，就会导(dao)致推荐结(jie)果无(wu)法满足业务需(xu)求。

痛(tong)点体现：网站正(zheng)在大(da)力(li)推(tui)广(guang)某(mou)款(kuan)产品(pin)，但推荐(jian)列表里却(que)看(kan)不(bu)到。

线(xian)上线下数(shu)据(ju)打通不(bu)畅(chang)：用(yong)户画(hua)像不(bu)够全(quan)面

很(hen)多成品网站的运营数据(ju)分散(san)在(zai)不(bu)同平(ping)台或渠道(dao)。如果(guo)线(xian)上行为(wei)数据(ju)与线下用户画(hua)像不能有效打(da)通，推(tui)荐(jian)系统就(jiu)无(wu)法(fa)构(gou)建一个(ge)全面(mian)、立体(ti)的用(yong)户画像(xiang)，导(dao)致推(tui)荐的“精(jing)准度”大(da)打折扣(kou)。

痛(tong)点体现：用(yong)户明明是(shi)某个(ge)品类(lei)的忠(zhong)实客(ke)户，但(dan)在网(wang)站上却得(de)不到(dao)相应(ying)的(de)推(tui)荐。

二(er)、破局之(zhi)道：让推(tui)荐机制(zhi)“重(zhong)获新(xin)生(sheng)”

面对(dui)上(shang)述痛点，成(cheng)品(pin)网站应(ying)如何优化其推荐机制，实现(xian)流(liu)量与用户(hu)体(ti)验(yan)的双丰收？

多策(ce)略融合(he)，破(po)解冷启动(dong)困境

“新(xin)用(yong)户(hu)”破冰：采用(yong)“引(yin)导式(shi)推荐”和“热(re)门+探索”策略(lve)。引(yin)导式(shi)推(tui)荐：在用(yong)户(hu)首次访问时(shi)，通过(guo)简短的(de)问(wen)卷或偏好(hao)选(xuan)择(ze)，快速(su)获(huo)取(qu)用户(hu)初步(bu)兴趣。热门(men)+探索：推(tui)荐当(dang)前(qian)最热门(men)、最(zui)受欢(huan)迎的物品(pin)，同时(shi)辅以少量(liang)基于内容(rong)的“猜你想看”的(de)探索性推(tui)荐(jian)，快(kuai)速丰富用(yong)户画像(xiang)。

“新内(nei)容(rong)”激活(huo)：内(nei)容画像(xiang)与用户(hu)画(hua)像匹配：利(li)用内容本(ben)身(shen)的属性（标签(qian)、类别、关键(jian)词）与(yu)已有用(yong)户(hu)画像(xiang)进行匹配，将新(xin)内容优(you)先推(tui)荐(jian)给可能感兴(xing)趣(qu)的用(yong)户(hu)群体(ti)。“冷(leng)启动”激励：为新(xin)上线的(de)内(nei)容设置一定的曝光(guang)权重，或在特定(ding)场景(jing)下（如“新品(pin)尝鲜”板块(kuai)）进行集中展示(shi)。

种子(zi)用户(hu)推荐：邀请(qing)部(bu)分(fen)活跃(yue)用户(hu)或领域专(zhuan)家(jia)试用新(xin)内容，收(shou)集(ji)反(fan)馈，并(bing)将其行(xing)为数据作为(wei)初(chu)期推荐(jian)的(de)参(can)考。

加强(qiang)特征工程(cheng)，挖掘用(yong)户深层(ceng)需求

用(yong)户行为序(xu)列(lie)建模：利用RNN、Transformer等序列模型(xing)，捕(bu)捉用户行(xing)为的(de)时序(xu)依赖(lai)关系(xi)，预测用户(hu)下一(yi)步可(ke)能(neng)感兴趣(qu)的内容(rong)。跨(kua)领域(yu)特(te)征(zheng)融(rong)合(he)：结合(he)用户在(zai)不(bu)同场(chang)景(jing)下的行(xing)为数(shu)据（如(ru)浏览(lan)、搜索、收藏(cang)、评论(lun)等），构(gou)建更(geng)全(quan)面的(de)用(yong)户画像。知(zhi)识图(tu)谱的应(ying)用(yong)：将物(wu)品及(ji)其属性、用(yong)户(hu)偏(pian)好(hao)等(deng)构建(jian)成知(zhi)识图谱(pu)，通(tong)过图算法(fa)挖掘(jue)更深层(ceng)次的关联，发(fa)现用(yong)户潜(qian)在的(de)兴(xing)趣点。

引(yin)入多样性(xing)与新(xin)颖性(xing)，打破(po)“过滤(lv)泡”

多样(yang)性(xing)算法(fa)：在推荐结(jie)果排(pai)序时，引入多样(yang)性指标（如类别(bie)多样性、主题多(duo)样性(xing)），确保(bao)推荐(jian)列表的(de)丰富性(xing)。探索(suo)式(shi)推荐（Exploration）：在(zai)保证一部分(fen)精(jing)准(zhun)推荐的适度(du)推送用户(hu)可能(neng)感兴趣但从未(wei)接(jie)触过(guo)的(de)内容(rong)，鼓励用户探索(suo)新的(de)兴(xing)趣(qu)领域(yu)。“惊喜度”算(suan)法：结(jie)合用户历史偏(pian)好(hao)和整(zheng)体热门(men)度，推荐(jian)一些“猜(cai)你喜欢”但又带(dai)有(you)一(yi)定惊喜的(de)内(nei)容(rong)。

实时化推(tui)荐与模型(xing)迭代

实(shi)时(shi)特征更新(xin)：建(jian)立(li)能够(gou)实时捕捉用户行为(wei)的系统，及时更(geng)新用户(hu)实时(shi)兴(xing)趣模型。AB测试与模型迭代：持(chi)续(xu)进行AB测(ce)试(shi)，对(dui)比不同(tong)算法、不(bu)同(tong)参(can)数(shu)的(de)效(xiao)果，快(kuai)速迭代模(mo)型(xing)，优(you)化推荐(jian)效(xiao)果。多(duo)场景、多目(mu)标优(you)化(hua)：针对不同场(chang)景（首(shou)页、详情页(ye)、购物车等(deng)）和(he)不(bu)同业(ye)务(wu)目(mu)标（提升点击(ji)率、转化(hua)率、用(yong)户时(shi)长等(deng)），设计和训(xun)练不(bu)同的(de)推(tui)荐(jian)模型(xing)。

多(duo)维度评(ping)估体(ti)系，超(chao)越点(dian)击率(lv)

转化率（CVR）：关(guan)注用户完(wan)成(cheng)实际业(ye)务(wu)目(mu)标（购买、注(zhu)册(ce)、完成阅(yue)读等(deng)）的比例。用户停(ting)留时(shi)长(zhang)：衡量用(yong)户对内容(rong)的(de)兴趣(qu)深(shen)度。复(fu)购率(lv)/留(liu)存率：反(fan)映推(tui)荐机制对(dui)用(yong)户忠(zhong)诚(cheng)度的(de)长期(qi)影响(xiang)。多样(yang)性(xing)/新(xin)颖性(xing)指标(biao)：评估(gu)推(tui)荐结(jie)果(guo)的(de)丰(feng)富(fu)度和探索性。用户(hu)满(man)意度调研(yan)：直(zhi)接(jie)听(ting)取用(yong)户(hu)对推荐结果(guo)的(de)反馈。

算(suan)法与(yu)业务(wu)规则(ze)的(de)精(jing)妙平衡(heng)

规(gui)则引(yin)擎整(zheng)合：将业务(wu)规(gui)则（如促销、新(xin)品推广、库(ku)存管(guan)理）与(yu)推(tui)荐(jian)算法的输出(chu)进(jin)行融(rong)合(he)。可(ke)以(yi)通(tong)过在(zai)排(pai)序(xu)阶段(duan)加(jia)入(ru)业(ye)务(wu)权重(zhong)，或者在推(tui)荐结果的(de)重排(pai)阶(jie)段进行(xing)干(gan)预。场(chang)景化推(tui)荐(jian)：根(gen)据(ju)不(bu)同(tong)的(de)用户场景和业(ye)务节点(dian)，调整推荐策略。例如，在(zai)用户购买(mai)完成(cheng)后，可以(yi)推(tui)荐(jian)相(xiang)关配件或售后(hou)服务(wu)。

数据孤岛的打(da)通(tong)与全域用(yong)户画像(xiang)

统一(yi)用户(hu)ID：建立(li)统(tong)一的用(yong)户(hu)ID体系，打(da)通不同(tong)渠道、不(bu)同平(ping)台的用(yong)户数据。跨端(duan)数据(ju)同步：实现PC端、移(yi)动(dong)端(duan)、小程(cheng)序等(deng)不同(tong)终(zhong)端(duan)的数据(ju)互(hu)通，构(gou)建更(geng)完整(zheng)、实(shi)时(shi)的用(yong)户画像(xiang)。第三方(fang)数据(ju)融(rong)合(he)：在合(he)规的前(qian)提(ti)下，适(shi)度融合第(di)三方(fang)数据，丰富(fu)用户画像维度。

成品网站(zhan)的(de)推(tui)荐机(ji)制，是一场在算(suan)法、数(shu)据与用户体验(yan)之间(jian)不断(duan)博弈与平(ping)衡的艺术(shu)。从协(xie)同过(guo)滤到深(shen)度(du)学习(xi)，从召(zhao)回、排序到(dao)重(zhong)排(pai)，每一(yi)步都(dou)凝聚(ju)着(zhe)技术的(de)力量(liang)。而要真(zhen)正(zheng)解决“排名不达标”的痛点，则(ze)需(xu)要我们(men)深入理(li)解用户(hu)需求(qiu)，拥(yong)抱(bao)技(ji)术创新，并(bing)将其(qi)与业务(wu)目(mu)标巧(qiao)妙(miao)结(jie)合。

只(zhi)有(you)这(zhe)样，才能让每一个(ge)网(wang)站入(ru)口，都成为连接(jie)用户(hu)与(yu)优质内(nei)容的(de)最佳(jia)桥梁(liang)，释(shi)放出源源(yuan)不(bu)断的流量(liang)与价值(zhi)。

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图片来源：每经记者 钱锡良 摄

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