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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。 一、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，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。 二、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。 (责任编辑：admin) |
