diff --git a/docs/ch01/ch1.1.md b/docs/ch01/ch1.1.md index bbe98158..e0d95654 100644 --- a/docs/ch01/ch1.1.md +++ b/docs/ch01/ch1.1.md @@ -1,13 +1,19 @@ # 推荐系统的意义 -随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代了。在这个信息过载的时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。推荐系统就是一个将信息生产者和信息消费者连接起来的桥梁。第三方平台往往会作为推荐系统的载体，实现信息生产者和消费者之间信息的匹配。上述提到的第三方平台、信息生产者和消费者可以分别用平台方（腾讯视频、淘宝、网易云音乐等）、物品（视频、商品、音乐等）和用户和来指代。下面分别从这三方需求出发，介绍推荐系统的存在的意义。 +随着移动互联网的飞速发展，人们已经处于一个信息过载的时代。在这个时代中，信息的生产者很难将信息呈现在对它们感兴趣的信息消费者面前，而对于信息消费者也很难从海量的信息中找到自己感兴趣的信息。推荐系统就是一个将信息生产者和信息消费者连接起来的桥梁。平台往往会作为推荐系统的载体，实现信息生产者和消费者之间信息的匹配。上述提到的平台方、信息生产者和消费者可以分别用平台方（如：腾讯视频、淘宝、网易云音乐等）、物品（如：视频、商品、音乐等）和用户和来指代。下面分别从这三方需求出发，介绍推荐系统的存在的意义。 ## 平台方 -平台方一般是为信息生产者提供物品展示的位置，然后通过不同的方式吸引用户来到平台上寻找他们感兴趣的物品。平台通过商家对物品的展示以及用户的浏览、观看或下单等行为，就产生了所谓的"流量"。对于平台方而言，他们可以通过流量来变现，例如通过广告主去竞价一个广告的曝光（如CPM，Cost per Mile，指的是按照千次展示来收费）。但是平台方又不能只考虑自己的利益，让页面上充满了广告，这样会影响用户的体验，进而导致用户的流失。所以平台方需要考虑整个平台的内容生态（商品、广告、视频等），合理的利用平台的流量，在不影响用户流失的前提下尽可能利用广告赚钱。 +平台方一般是为信息生产者提供物品展示的位置，然后通过不同的方式吸引用户来到平台上寻找他们感兴趣的物品。平台通过商家对物品的展示以及用户的浏览、观看或下单等行为，就产生了所谓的"流量"。 -对于平台方而言，推荐系统是一种很好的提高流量利用的手段，但不是唯一手段（例如产品设计、运营等相关的手段）。推荐系统可以通过冷启动技术让新来到平台的用户快速的喜欢上这个平台，可以通过推荐算法来挖掘用户历史兴趣爱好，进而给用户展现用户感兴趣的物品，让用户对这个平台更有依赖性。这样可以让平台的流量在不断的变多，进而提高平台可变现的能力。也为信息生产者和用户都可以很轻松、愉快的满足各自的需求。此外，对于通过数字广告变现的平台而言，充分挖掘广告的变现能力也需要通过个性化的推荐系统来给用户展现个性化的广告，尽管这样可能会伤害用户的浏览体验，但是这也是充分利用流量的一种手段。 +对平台方而言，流量的高效利用是推荐系统存在的重要原因。以典型的电商网站一般具有如图所示的树状拓扑结构，树状结构在连通性方面有着天然的劣势，阻碍这流量的高效流通。推荐系统的出现使得原本的树状结构变成网络拓扑结构，大大增强了整个网络的连通性。推荐模块不仅使用户在当前页面有了更好的选择路径，同时也给了每个商品增加入口和展示机会，进而提高了成交概率。而推荐质量的好坏，直接决定了用户选择这条路径的可能性，进而影响着流量的利用效率。 + +
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+ +推荐系统解决产品能够最大限度地吸引用户、留存用户、增加用户粘性、提高用户转化率的问题，从而达到平台商业目标增长的目的。不同平台的目标取决于其商业的盈利目的，例如对于YouTube，其商业目标是最大化视频被点击（点击率）以及用户观看的时长（完播率），同时也会最大化内置广告的点击率；对于淘宝等电商平台，除了最大化商品的点击率外，最关键的目标则是最大化用户的转化率，即由点击到完成商品购买的指标。推荐系统能够平台带来丰厚的商业价值 。 ## 信息生产者(物品) @@ -16,12 +22,12 @@ 物品只是信息生产者的产物，对于信息生产者而言，例如商家、视频创作者等，他们也更希望自己生产的内容可以得到更多的曝光，尤其是对于新来的商家或者视频创作者，这样可以激发他们创作的热情，进而创作出更多的商品或者视频，让更多的用户的需求得到满足。 -因此对于信息生产者而言，推荐系统可以更好地挖掘长尾物品，进一步扩大平台信息匹配的能力。对于新来的信息生产者提供流量扶持，让他们生产出更优质的内容，来进一步扩大平台的信息库，增强平台信息（物品）的匹配能力，更用户提供更多差异化的匹配需求。 +对于一个平台而言，无论是否靠平台上的物品直接盈利，其将平台上的内容与用户进行匹配的能力都是衡量平台的重要标准之一，推荐系统的好坏很大程度上决定了平台匹配需求和供给的能力。推荐系统匹配需求和供给的能力决定了其最终的商业价值。 ## 信息消费者(用户) -推荐系统对于用户而言，就是尽可能地提高用户的体验，但是对于一个平台来说，影响用户体验的因素非常多（产品设计、广告数量等）。对于一个有明确需求的用户来说，用户在平台上可以直接通过搜索来快速满足自己的需求，但这也仅仅是一个平台最基础的用户体验（平台做的好是应该的，但是做的不好可能会被喷）。对于一个没有明确需求的用户来说，用户会通过浏览平台上的推荐页来获取一些额外的惊喜需求。因为用户没有明确的需求，也就对推荐页浏览的内容没有明确的预期，但是并不说明用户没有期待。我们每天都希望自己的一天中充满惊喜，这样生活才会感觉更加的多姿多彩。推荐系统可以像为用户准备生日礼物一样，让呈现的内容给用户带来惊喜，进而增强用户对平台的依赖。此外，在给用户带来惊喜的同时，也会提高平台的转化率（例如成交额） +推荐系统对于用户而言，除了将平台上的需求和供给进行匹配外，还需要尽可能地提高用户的体验，但是对于一个平台来说，影响用户体验的因素非常多（产品设计、广告数量等）。对于一个有明确需求的用户来说，用户在平台上可以直接通过搜索来快速满足自己的需求，但这也仅仅是一个平台最基础的用户体验（平台做的好是应该的，但是做的不好可能会被喷）。对于一个没有明确需求的用户来说，用户会通过浏览平台上的推荐页来获取一些额外的惊喜需求。因为用户没有明确的需求，也就对推荐页浏览的内容没有明确的预期，但是并不说明用户没有期待。我们每天都希望自己的一天中充满惊喜，这样生活才会感觉更加的多姿多彩。推荐系统可以像为用户准备生日礼物一样，让呈现的内容给用户带来惊喜，进而增强用户对平台的依赖。此外，在给用户带来惊喜的同时，也会提高平台的转化率（例如成交额） ## 推荐和搜索的区别 @@ -32,8 +38,7 @@ 3. **优化目标**：对于搜索系统而言，更希望可以快速地、准确地定位到标准答案，所以希望搜索结果中答案越靠前越好，通常评价指标有：归一化折损累计收益（NDCG）、精确率（Precision）和召回率（Recall）。对于推荐系统而言，因为没有标准的答案，所以优化目标可能会更宽泛。例如用户停留时长、点击、多样性，评分等。不同的优化目标又可以拆解成具体的不同的评价指标。 4. **马太效应和长尾理论**：对于搜索系统来说，用户的点击基本都集中在排列靠前的内容上，对于排列靠后的很少会被关注，这就是马太效应。而对于推荐系统来说，热门物品被用户关注更多，冷门物品不怎么被关注的现象也是存在的，所以也存在马太效应。此外，在推荐系统中，冷门物品的数量远远高于热门物品的数量，所以物品的长尾性非常明显。 -> 对于搜索、推荐、广告这三个领域的区别和联系可以参考王喆老师写的[排得更好VS估得更准VS搜的更全「推荐、广告、搜索」算法间到底有什么区别？ -](https://zhuanlan.zhihu.com/p/430431149) +> 对于搜索、推荐、广告这三个领域的区别和联系可以参考王喆老师写的[排得更好VS估得更准VS搜的更全「推荐、广告、搜索」算法间到底有什么区别？](https://zhuanlan.zhihu.com/p/430431149) ## 推荐系统的应用 个性化推荐系统通过分析用户的行为日志，得到用户当前的甚至未来可能的兴趣，给不同的用户展示不同的(个性化)的页面，来提高网站或者app的点击率、转化率、留存率等指标。推荐系统被广泛应用在广告、电商、影视、音乐、社交、饮食、阅读等领域。下面简单的通过不同的app的推荐页来感受一下推荐系统在各个内容平台的存在形式。