光环大数据培训_大数据应用 影响推荐系统效果的一些因素
5页1、 光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/光环大数据培训光环大数据培训_ _大数据应用大数据应用 影响推荐系统效果的一些因素影响推荐系统效果的一些因素在一个网站或者 app 中,推荐系统通常会和整个大系统的多个方面有交互,推 荐系统本身也有很多的组成部分,再加上整个系统所处的大环境,综合起来会 有很多因素影响着一个推荐系统最终效果的好坏,这里的效果指的是包括准确 率、召回率、多样性等等指标在内的一个整体整体效果,不做具体区分。在这 里我们试对其中一些主要的因素做一讨论。需要指出的是,这些因素里面并不 是所有的我们都可以左右,但是了解它们究竟是什么对我们开发和优化系统还 是非常有用的。用户因素用户因素与广告系统需要同时面对用户和广告主不同,推荐系统的服务对象只有一 个,那就是用户,所以用户的因素很大程度会影响系统的效果。具体来讲,系 统中新用户和老用户的比例可以说是对效果影响最大的因素之一。大家知道推 荐系统是高度依赖用户行为的,而对于无任何行为或者行为非常少的新用户, 效果肯定是不会太好的,所以整个系统中新用户的比例越高
2、,系统的整体表现 就会越差。这就是一个典型的推荐系统本身无法左右的因素,而是需要整个系统共同 努力来解决。对于这个问题,有两种解决思路:一种是努力优化推荐系统的冷 启动算法,这种方法肯定会有效,但是其天花板也是非常低的;而另一种方法, 是努力将平台上的新用户转化为老用户,也就是说努力让他们与平台多交互, 产生行为,从而脱离冷启动的阶段。这两种方法相比,可能第二种的效果要更 好,这主要是因为冷启动算法的优化空间实在有限,而将其转为“热”用户之 后,各种优化策略就都可以派上用场了。这也是一种可以在多种场景下借鉴的 思路:将未知问题转化为已知问题,而不是创造新问题。产品设计因素产品设计因素所谓产品设计因素,指的是推荐出的物品在什么位置、以何种形式展示给 用户。如果说推荐算法是一个人的内在,那么产品设计就是一个人的脸。在现 在这个看脸的时代,长得好不好看会很大程度上影响算法能量的释放程度。最 常见的影响效果的外在因素包括但不限于:图片的质量。互联网早已进入读图时代,无论任何物品的推荐,例如商品、 资讯等,有图片的吸引力一定是大于无图片的。而对于都有图片的情况,图片 的大小和清晰度则会对用户是否
3、感兴趣产生很大影响。除了大小和清晰度这种 基础的质量以外,图片本身传达出来的信息的质量也很关键,例如对于商品的 图片,如果不能在图片中展示出该商品的主要信息和用户关心的内容,那么用光环大数据光环大数据-大数据培训知名品牌大数据培训知名品牌http:/ 光环大数据光环大数据 http:/户点击的概率就会大大降低,毕竟大家都很忙,点一下也是有代价的。所以对 于 C2C 市场这样以用户自己拍摄的照片为主的场景,引导用户拍出高质量的商 品图片就显得尤为重要,这个问题上 Airbnb 自费给房东拍照片的故事已经足够 证明其重要性和意义了。主题的吸引程度。除了图片以外,以文字形式描述的主题也是非常重要的, 毕竟文字还是人们获取信息的一个主要途径。在转转平台上,会有一些偷懒的 用户在文字描述中只写类似“如图,私聊”这样的信息,可想而知这样的描述 竞争力是比较弱的,同时也会让人觉得卖家对这个商品并不是很上心,所以除 非你的商品在其他方面极具竞争力,否则是很难得到转化的。主题吸引人固然重要,但是过于“头重脚轻”,只关注主题质量,而忽略 物品本身质量的话,反而会起到反作用,引起用户的反感。这里面最典型的例
4、 子就是现在充斥屏幕的各种标题党文章了,为了吸引用户的点击而在起标题上 面大做文章,但用户点进去之后发现要么文章质量低下,要么文不对题,长期 以往下去,会对平台的信誉度产生很大的负面影响,是一种杀鸡取卵的做法。所以说,在文字内容描述方面,要尽量信息周全,但也不能背离事实,单 纯为了一时的点击率,而牺牲了平台的长远发展。关键信息是否露出。所谓关键信息,指的是能够左右或影响用户产生点击、 转化的信息,除了上面提到的图片和文字描述以外,各个业务场景下都有一些 有特点的关键信息 ,例如销量、评论数等等。一部分是因为这些信息本身就会 对用户的转化产生影响,另一方面,推荐算法在召回或排序时可能用到了这些 信息,那么将这些信息展现出来,一定程度上充当了推荐解释的功能。是否有干扰信息。这个指的是模块周围是否有影响用户注意力的其他内容, 能否让用户比较专心地浏览推荐模块。典型的如一些亮闪闪的广告或者促销/活 动 banner 之类的,放在推荐位的旁边会对用户的注意力产生不同程度的影响, 进而影响转化。如果推荐系统在你的业务中是重要的一部分,那么就应该给予 它足够专注(dedicated)的空间和位置,而
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