小红书推荐系统公开课学习笔记06-冷启动

物品冷启动评价指标

物品冷启动目标

  • 精准推荐:新物品的推荐效果往往比较差
  • 激励发布:新物品得到较多流量后,更容易激励作者。
  • 挖掘高潜:从新物品中挖掘高质量物品。

评价指标

  • 作者指标:发布渗透量、人均发布量等
  • 用户指标:新笔记的交互率、大盘指标(比如日活、月活、时长)
  • 内容指标:新物品中的高热笔记占比

简单的召回通道

冷启动难点

  • 物品缺少与用户交互行为,难以学好表征向量
  • 缺少用户交互,ItemCF不适用

双塔模型改造

  • 新物品共用同一个ID,使用default embedding
  • 利用相似物品embedding向量,topK个相似的高曝光物品embedding向量均值

类目&关键词召回

聚类召回

通常直接使用向量数据库工具存储物品向量,比如FAISS等,无需自己实现聚类、索引和查找功能。

基本思想

  • 事先训练一个神经网络,基于物品的类目和图文内容,把物品映射到向量。
  • 对物品向量聚类,记录每个类中心向量。

聚类索引

  • 给定一个新物品,用模型将其映射到一个向量
  • 从类中心向量中查找属于哪个类,得到类中心向量
  • 建立新物品与这个类中心向量的索引

内容相似度

模型结构

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损失函数

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样本选取

  1. 正样本:与高曝光且二级类目相同的笔记组成正样本全集,然后用ItemCF选择相似度高的正样本。
  2. 负样本:随机挑选,只要字数多、质量高就好。

Look Alike召回

思想:找到种子用户相似的潜在用户。

用户相似度

  • UserCF
  • 两个用户的Embedding相似度

小红书召回新物品

  • 把有交互的用户作为新物品的种子用户
  • 找到种子用户的相似用户,然后扩散此新物品

找到相似用户

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近线更新新笔记的用户向量表征

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在线召回

来一个用户,用此用户向量从新物品的用户表征向量中查找最近邻,返回对应的新物品。

流量调控

业界做法

  • 在推荐结果中强插新物品
  • 对新物品的排序分数做提权(boost)
  • 通过提权,对新物品做固定保量
  • 差异化保量,根据新物品的质量决定保量目标。

新物品提权

干涉粗排和重排模块。

缺点:曝光量对提权系数敏感,不好精确控制曝光量。

新物品保量

无论质量如何,保证一定时间内曝光一定次数。上线前制定好提权系数与曝光时间和次数策略表,在线实时获取提权系数。

动态提权保量

根据目标时间、目标次数、已发布时间和已曝光次数动态计算提权系数。

为什么不用暴力提权?

好处:分数提升多,保量易满足

坏处:把物品推荐给不合适的人群反而影响后续效果

差异化保量

在动态提权基础上,用模型评价模型质量,额外增加保量次数;或者根据作者质量,额外增加保量次数。

AB测试

标准的AB

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作者侧 方案一

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作者侧 方案二

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参考文献

公开课地址:GitHub

本文永久更新地址: https://notlate.cn/p/3af1eb0c0612632c/

评论

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