信息流推荐_信息流的那点事:3 推荐算法是如何实现的?

讲完信息流流行的原因(信息流的那点事:2 为什么信息流如此流行),这一篇,我们来从产品的视角,来看看推荐算法在技术上是如何实现的。

一、推荐算法的分类

根据需要的技术和运营成本,可以将主流的推荐算法分为三类:基于内容元数据的推荐、基于用户画像的推荐、基于协同过滤算法的推荐。

1.基于内容元数据的推荐

基于元数据的推荐是比较基础的推荐算法,基本原理是给内容打标签,具体元数据的选取根据的内容有所不同,比较通用的角度有内容的关键词、类型、作者、来源等,打开一款头条类app,选择屏蔽一条内容,就可以看到一些该内容的元数据。

有了内容的元数据,就可以根据内容间的关联,可以进行相关内容的推荐,喜欢看奇葩说的用户,可能也会喜欢看同是米未传媒出品的饭局的诱惑。根据内容的元数据,也可以记录并逐渐明确用户的内容偏好,进行数据积累,便于结合用户的喜好进行对应的精准推荐,这也就是下面要说的基于用户画像的推荐的内容。

2.基于用户画像的推荐

用户画像,类比一下就是给用户打标签,主要由三部分组成:用户的基础数据(年龄、性别等)、应用使用数据(应用使用频率、时长等)和内容偏好数据(喜好的内容分类、种类等)。

对于基础数据,不同年龄的用户的内容偏好有很大差异,年轻人可能更喜欢新歌热歌,而中年人可能更爱听怀旧一些的歌曲;根据应用使用数据,可以进行用户分层,活跃用户可以多推荐内容促进使用,快要流失用户可以推送一些打开率较高的内容来挽回,运营活动也可以更有针对性;基于内容偏好数据,可以记录并逐渐明确用户的内容偏好,从而进行更精准的推荐,从爱看娱乐新闻,到爱看国内明星,再到爱看某个小鲜肉,随着内容偏好数据的逐步积累,头条类产品的推荐也就越精确。

3.基于协同过滤算法的推荐

协同过滤算法,简单来说,就是寻找相近的用户或内容来进行推荐,主要有基于用户的协同过滤推荐和基于项目的协同过滤推荐两种。

(1)基于用户的协同过滤推荐

基于用户的协同过滤推荐算法,就是通过算法分析出与你内容偏好相近的用户,将他喜欢的内容推荐给你,这种推荐给你志同道合的人爱看的内容的思路,更相近于生活中的朋友作为同道中人的推荐。举例来说,如果你喜欢ABC,而其他用户在和你一样喜欢ABC的同时,还都喜欢D,那么就会把D推荐给你。

(2).基于内容的协同过滤推荐

基于内容的协同过滤推荐算法,就是通过算法分析出内容和内容之间的关联度,根据你喜欢的内容推荐最相关的内容,常见的看了这个内容的用户85%也喜欢xxx,就是这种思路。举例来说,如果你喜欢A,而喜欢A的用户都喜欢B,那么就会把B推荐给你。

相比于纯粹的基于内容元数据的推荐,基于内容的协同过滤推荐更能发现一些内容间深层次的联系,比如罗辑思维经常推荐各种内容,仅仅根据内容元数据来推荐,一集罗辑思维最相关的应该是另外一集,并不能推荐内容元数据相关性不太大的节目里推荐的内容;但由于可能很多用户看完后都会搜索查看节目里推荐的内容,基于内容的协同过滤推荐就会发现两者的相关性,进行推荐。

二.推荐算法的数据来源

介绍推荐算法的思路时,我们一直谈到一个词“内容偏好”,这也就是实现推荐算法时一个核心的问题——需要通过怎样的数据,才能判定用户的内容偏好?主流的思路有一下三种:

1.手动选择

让用户手动选择,显然是最简单的思路,然而由于选择的空间必然有限,只能让用户从几个大类中间挑选,无法涵盖全部内容的同时,粒度过大推荐也就很难精准。而且刚打开应用就让用户选择,或者是让用户使用一段时间后在去补充选择,这样的操作都太重可能造成用户流失。

2.用户操作

既然手动选择很难实现,我们就需要从用户的使用数据中挖掘,主流的思路就是根据用户一些主动操作来判断,点击阅读了就说明喜欢,点了赞或者回复分享就是特别喜欢,如果跳过了内容就减少推荐,点击了不感兴趣,就不再推荐。

根据用户使用的操作来判断内容偏好,在不断地使用中积累与细化数据,对内容偏好的判断也就越来越准确,这就是头条系应用的主要策略,这样的策略对于下沉市场的不愿做出主动选择的沉默用户,是一个非常适合的策略,但这样只看点击与操作,不关注内容实际质量的策略也会造成标题党、内容低俗等问题,在后文会进一步介绍。

3.隐性数据

既然选择不能完全代表用户的内容偏好,如何使判断更加精准呢?就要从一些更加隐性的数据入手了,比如对于文章,除了点击,阅读时间信息流推荐,阅读完成度,是否查看文章的相关推荐内容,都是可以考虑的角度,相比纯粹的点击判断,可以一定程度上解决标题党的问题。再比如看视频,如果快进次数过多,虽然看完了,可能也不是特别感兴趣,而值得反复回看的内容,命中内容偏好的几率就相对较高。

三、推荐算法的分发过程

介绍完了推荐算法的原理与数据来源,让我们来试着还原一下一条内容的完整分发流程。

首先信息流推荐,是内容的初始化与冷启动。可以通过算法对内容进行分析提取或者人工处理,提取内容的来源、分类、关键词等元数据,再根据用户画像计算内容兴趣匹配度,分发给有对应内容偏好的用户,,也可以通过内容原匹配度,向关系链分发,完成内容的冷启动。

然后,可以根据用户阅读时间,阅读完成度,互动数等数据,对该内容的质量进行分析,相应的增加或者减少推荐,实现内容动态分发调节。

最后,就是协同过滤算法发挥作用的时间,对于优质内容,可以通过基于用户的协同过滤推荐,推荐给与该内容受众有类似爱好的用户,也可以基于项目的协同过滤推荐,推荐给爱观看同类内容的用户,让优质内容的传播不在局限于关系链。

写在最后

在真正的推荐算法实现过程中,除了基础的内容原匹配度,内容匹配度和内容质量,还有很多值得考虑的问题,比如新闻通知等时效性内容就要短时间加权,超时则不推荐;对于用户的内容偏好也不能永远维持,随着时间用户可能会喜欢新的内容,如果一定时间内用户对以前喜欢的内容不感兴趣,就要减少该种类推荐;还有为了不陷入越喜欢越推荐,最后全部是一种内容,让用户厌烦的境地,对于用户的偏好也要设定一个上限;为了保持新鲜度,需要帮助用户发现他可能喜欢的新内容…..

最后,通过数据可以了解我们如何阅读这篇文章,但任何数据都无法准确描述我们阅读后的感受与收获;再高级的算法也只是算法,它虽然可能比我们更了解我们实际的的内容偏好,但无法了解到我们对于内容的追求。

这可能也就是头条系产品虽然收获了巨大成功,但也收到了标题党、低俗化、回音室效应等指责的原因,下一篇,让我们来聊聊,信息流产品的面临的问题与可能的解决方法。

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