一個(gè)成熟的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，不會(huì)讓用戶變得狹隘，反而會(huì)擴(kuò)寬用戶視野。
當(dāng)你看著網(wǎng)易云音樂(lè)的推薦歌單，一樣的歌手、一樣的類型，是不是有點(diǎn)厭倦？
當(dāng)你看著今日頭條的Feeds流，一樣的八卦、一樣的娛樂(lè)新聞，是不是想卸載app？
你是不是覺(jué)得，個(gè)性化推薦讓你愈發(fā)狹隘？
為什么要做個(gè)性化推薦系統(tǒng)
討論個(gè)性化推薦是否會(huì)讓用戶變得狹隘，我們不妨先從“為什么要做個(gè)性化推薦系統(tǒng)”這個(gè)角度進(jìn)行思考。
從背景出發(fā)：人們正逐漸從信息匱乏的時(shí)代走入信息過(guò)載的時(shí)代。這一背景帶來(lái)了兩個(gè)問(wèn)題：信息過(guò)載、用戶目的性不強(qiáng)，典型場(chǎng)景是：你打開(kāi)網(wǎng)易云音樂(lè)，很多歌曲，你不知道想聽(tīng)什么。
在個(gè)性化推薦未出現(xiàn)之前，解決這兩個(gè)問(wèn)題采取的方法一是類目管理，二是搜索，三是熱門(mén)物品展示。
一不適用于物品多的情況，二需要用戶準(zhǔn)確描述需求，三的弊端是會(huì)加劇長(zhǎng)尾效應(yīng)，且命中率低。而個(gè)性化推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶歷史行為挖掘用戶需求，與搜索引擎互補(bǔ)。
因此，做個(gè)性化推薦的目的是：在物品數(shù)量多的情況下，聯(lián)系用戶與產(chǎn)品，挖掘用戶潛在需求，解決長(zhǎng)尾問(wèn)題。
如何考評(píng)個(gè)性化推薦效果
進(jìn)而，我們可以從“如何考評(píng)個(gè)性化推薦效果”這個(gè)角度進(jìn)行思考
以下是綜合市面上相關(guān)個(gè)性化產(chǎn)品，總結(jié)而出的相關(guān)指標(biāo)：
- 用戶滿意度
- 準(zhǔn)確度
- 覆蓋率（長(zhǎng)尾 馬太效應(yīng) 用基尼系數(shù)）
- 多樣性 、新穎性（是否聽(tīng)說(shuō)過(guò)這個(gè)推薦結(jié)果）
- 驚喜度（和歷史興趣不同 卻滿意）
- 信任度（給出推薦理由 給出推薦源于那個(gè)好友）
- 實(shí)時(shí)性（推薦相關(guān)產(chǎn)品實(shí)時(shí) 將新加入的產(chǎn)品推薦）
- 健壯性（即魯棒性 抗作弊能力 可以通過(guò)加大用戶行為成本來(lái)實(shí)現(xiàn)）
- 其他商業(yè)目標(biāo)
不展開(kāi)細(xì)講，我們著重討論用戶滿意度、多樣性、驚喜度和準(zhǔn)確度
- 用戶滿意度：這個(gè)不用細(xì)說(shuō)
- 準(zhǔn)確度：推薦系統(tǒng)最為重要的指標(biāo)（沒(méi)有之一），但是準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)不一定是好的預(yù)測(cè)。舉個(gè)例子：用戶早就準(zhǔn)備買(mǎi)A書(shū)，無(wú)論是否系統(tǒng)向他推薦，均會(huì)購(gòu)買(mǎi)。那么對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)，他會(huì)覺(jué)得這個(gè)結(jié)果不新穎，沒(méi)有新鮮感。
- 多樣性：用戶興趣廣泛，可能喜歡看AV，也喜歡看新聞聯(lián)播；多樣性描述了推薦列表中物品兩兩之間的不相似性。
- 新穎性：用戶之前沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)的產(chǎn)品具有新穎性。
接下來(lái)，回想一下，在網(wǎng)易云音樂(lè)界面，系統(tǒng)推薦的音樂(lè)分為幾類
- “你愛(ài)吃肉，那我給你各種肉”
- “你愛(ài)吃肉，我發(fā)現(xiàn)你是缺乏肉類富含的脂肪，那我給你推薦富含脂肪的牛油果”。
回到我們的問(wèn)題，是不是就是因?yàn)榈谝环N情況，讓你覺(jué)得“個(gè)性化推薦會(huì)讓用戶變得狹隘”？
其實(shí)就是推薦系統(tǒng)在滿足準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，沒(méi)有滿足多樣性與新穎性，進(jìn)而降低了用戶滿意度。簡(jiǎn)而言之，對(duì)于潛在需求挖掘不夠深。
所以在這里，第一個(gè)結(jié)論是：不夠全面的個(gè)性化推薦會(huì)讓用戶變得狹隘
那么，個(gè)性化推薦怎么才能讓用戶信息接觸面擴(kuò)寬，而不是狹隘呢？
我們以常用的協(xié)同過(guò)濾為例（具體請(qǐng)百度），從相似度矩陣（Similarity Matrix）說(shuō)起
“你愛(ài)吃肉，那我給你各種肉”
這種情況下，我們用筷子往下翻，可能會(huì)看到蔬菜。但是用戶的視野就那么大，再好的推薦不能忍用戶看見(jiàn)也是扯淡。所以我們可以引入懲戒機(jī)制，適當(dāng)降低同類物品權(quán)重，降低其排位。
小澤瑪利亞發(fā)新片，用戶蜂擁去看，包括蒼井空的一眾擁躉們也跑去觀望了一下。這樣的情況持續(xù)了一個(gè)多月，這下好了，喜歡蒼井空的用戶看到的推薦里面現(xiàn)在幾乎都能看到小澤瑪利亞的片，盡管兩者實(shí)際上不至于這么相關(guān)。
由于這個(gè)效應(yīng)，許多用戶從個(gè)性化推薦點(diǎn)開(kāi)小澤瑪利亞的片，造成了一個(gè)惡性循環(huán)，使得你的Similarity以為他們真的相關(guān)，這時(shí)候其他真正相關(guān)的優(yōu)質(zhì)推薦卻被擠壓到后面了。所以我們可以再次引入懲戒機(jī)制，把熱門(mén)片推后吧。
假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)素人，身材好，長(zhǎng)得像蒼井空，技術(shù)好，反正就是非常相關(guān)，蒼井空的球迷肯定會(huì)喜歡那種。但是她剛剛出道，公司資源也不多，宣傳力度不大，片源也少，只有少數(shù)幾個(gè)網(wǎng)站有片源，只有被少數(shù)的幾個(gè)蒼井空迷發(fā)掘。
現(xiàn)在問(wèn)題來(lái)了，這么讓她被挖掘出來(lái)呢？這個(gè)基本上與上一個(gè)問(wèn)題相反，這是冷門(mén)的優(yōu)秀推薦很難被發(fā)掘，長(zhǎng)尾物品關(guān)注量少，馬太效應(yīng)加劇。這時(shí)候我們可以用點(diǎn)歸一化（Normalization）的小伎倆微調(diào)一下。
以上是常見(jiàn)的幾個(gè)狹隘化現(xiàn)象，分別用相關(guān)方法加以算法微調(diào)，得以解決。
因此，結(jié)論是：一個(gè)成熟的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，不會(huì)讓用戶變得狹隘，反而會(huì)擴(kuò)寬用戶視野。
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