前段时间在知乎学习了《了解信息流产品和内容推荐算法》，收获蛮多。对其中重要的部分进行了整理，这篇文章就是主要内容的摘要，附带课件。

从目前移动互联网的大环境来看，信息流是最能带来商业价值的产品形态之一。信息流推荐算法的今日头条，已经估值超过了200亿美金。图为信息流推荐算法简化框架：

⏱ 对用户的价值：

  • 便捷阅读
  • 海量信息
  • 新鲜及时
  • 个人兴趣

💵 商业价值：

  • 类似搜索广告（网易-头条）
  • 产品产生粘性（2 千万-1.2 亿）
  • 用户时长增加（40-70 分钟）
  • 广告曝光增加
  • 广告营收增加（50-150 亿）

🧐 如何推荐内容：

  • 人工运营：新闻价值判断、突发新闻、热点预测、时效性和策划
  • 算法推荐：预估 CTR、个性化匹配、学习、聚合，适合长尾内容
  • 海量内容，适合采用人工运营+算法推荐。

图为一个内容推荐算法的示例：

🌊 算法模型分流：

  • 70% 给稳定模型
  • 10% 给实验模型 A
  • 10% 给实验模型 B
  • 10% 给式样模型 C

🚀 算法模型评测指标：

  • 准确率：推荐列表中，多少文章是用户读过的（训练集/测试集）。8/20=40%
  • 召回率：推荐列表中，用户读过的文章占用户阅读记录总数的比例。8/10=80%
  • 覆盖率：推荐列表中，推荐文章占文章库总数的比例。20/100=20%

举例：文章总量为 100，用户实际看了 10 篇文章。最终实验模型推荐了 20 篇文章，用户看过的有 8篇。准确率为 40%，召回率为 80%，覆盖率为 20%

📮 核心业务指标：

  • UV 转化率：阅读 UV/曝光 UV，反应多少比例的曝光用户转化为阅读用户。
  • PV 转化率：阅读 PV/曝光 PV，反应违章的平均转化情况。
  • 人均篇数：阅读 PV/阅读 UV，反应内容消费深度。
  • 人均阅读时长：阅读总时长/阅读 UV，反应内容消费深度。

⚙️ 影响推荐算法的因素：

👉 是否有强大的内容库：

  1. 多样性：图文、图片、短视频、直播、问答；
  2. 数量：每日入库量级超过 50W，可推荐集 20W；
  3. 质量：正规媒体文章、大 V 自媒体文章、专题专栏等深度文章；
  4. 时效性：突发事件一小时内入库，微博具有最好的时效性；

👉 是否有好的交互视觉，交互视觉会影响用户为内容的预期：

  1. 风格和内容要匹配；
  2. 留白减少 10%，UV 转化率提高 5%；
  3. 刷新速度减少 500ms，UV 转化率提高 5%；

👉 是否对业务参数进行了优化：

  1. 参数调优更多是一种艺术，而不是技术。
  2. 频道列表和顺序，新用户频道调整。（是否可以根据地域进行频道调整？）
  3. 下拉刷新更新条目数。今日头条首次 15 条，后续 8 条；
  4. 新闻条目小字信息。今日头条来源+评论数+下发时间；

👉 数据上报，会极大的影响推荐的准确度和策略选择：

  1. 数据要全面；
  2. 数据量要大；
  3. 数据上报准确。

上报规范：时机、阈值、去重；

上报内容：条目曝光、点击、详情页停留时长、列表/专题页时长上报、详情页/专题/视频完成度上报。

👉 冷启动策略：

  1. 地点、热点、设备
  2. 其他（手机厂商）：安装应用、用户搜索等等

👉 探索与发现：

  1. 当用户有新的行为时，画像实时更新；
  2. 过去的特征画像进行时间衰减，逐渐降权；
  3. 在推荐列表中增加探索性的内容（Fix）

👉 是否有好的算法模型：

  1. 算法模型来源：大公司交流、学术界论文、自建模型
  2. 更重要的是算法人员对业务的理解
  3. 算法模型 》编码实现、性能问题、实验效果、参数调优、维护成本、模型迭代、其他问题 》实际应用

🎭 用户画像体系：

用户主动、推送刺激 》数据挖掘 》生成画像

  1. 一级类目的制定不能轻易改变，对算法影响较大；
  2. 用推送验证画像准确性，如果画像准确，点击率在20%；
  3. 一级类目每周更新，二级类目和标签实时更新；
  4. 负反馈、搜索数据较少，但对画像影响较大；

图为用户画像的结构和内容偏好示例：

🗿 相关领域：

  • 内容库：

内容接入 》内容下发 》后台管理 》自媒体 》过滤去重 》文本分析 》情感分析 》内容分级

  • 用户画像：

标签创建 》标签测试 》标签分级 》数据上报 》数据处理 》数据挖掘

  • 短视频：

内容接入 》内容下发 》数据分析 》运营策略 》算法策略 》视频广告

  • 搜索：

召回策略 》搜索界面 》数据分析 》排序策略 》搜索热词 》搜索广告

  • 信息流广告：

收入分成 》流量分配 》筛选策略 》性能优化 》界面优化 》eCPM 优化

⛳️ 如何进入信息流领域：

  • 研究自媒体平台：

    1. 研究下发策略；
    2. 研究管理后台；
    3. 研究数据统计；

  • 从内容运营切入：

    1. 研究推送文案；
    2. 研究推送数据；
    3. 研究专题策划；

  • 如何做产品：

    1. 了解推荐流程；
    2. 使用各种应用；
    3. 研究各种内容；

📚 推荐书籍：

《推荐系统实践》、《这就是搜索引擎 核心技术详解》、《计算广告》

🏄 课件下载：

整理了下 Live 的课件，下载地址：百度云盘 密码:z1cy