信息流推薦算法通常在用戶授權(quán)的前提下,利用用戶在信息內(nèi)容上的各類行為表達(dá), 理解用戶的興趣需求,為用戶盡快找到心儀的內(nèi)容集合、商品集合,同時(shí)也可以幫 助生產(chǎn)側(cè)快速獲取用戶。在電商場景,信息流推薦算法可以大幅提升用戶和商品、 內(nèi)容的匹配效率,讓用戶、商家和平臺(tái)共同受益。
在廣泛應(yīng)用和快速發(fā)展中,信息流推薦也逐漸出現(xiàn)了一些問題。一方面,對(duì)于用戶 可能造成信息繭房問題,具體表現(xiàn)為推薦結(jié)果越來越單一和同質(zhì)化。另一方面,對(duì) 于生產(chǎn)者可能造成馬太效應(yīng),即流量在頭部生產(chǎn)者的聚集現(xiàn)象越來越明顯。
上述問題的根源,在于推薦算法設(shè)計(jì)階段,過于關(guān)注流量的分發(fā)效率、點(diǎn)擊率的優(yōu) 化、成交轉(zhuǎn)化率的提升,相對(duì)忽視了用戶實(shí)際體驗(yàn)以及生產(chǎn)側(cè)供給生態(tài)的持續(xù)優(yōu)化。 此外,深度學(xué)習(xí)自身的不可解釋等固有缺陷也給系統(tǒng)的優(yōu)化和干預(yù)增加了挑戰(zhàn)。
淘寶積極開展技術(shù)和機(jī)制上的創(chuàng)新,致力于解決電商場景推薦算法的缺陷。應(yīng)對(duì)信 息繭房問題,不斷提升推薦結(jié)果的多樣性和新穎性,同時(shí)嚴(yán)格遵守《個(gè)人信息保護(hù) 法》等法律法規(guī)要求,為用戶提供推薦系統(tǒng)個(gè)性化退出開關(guān)。應(yīng)對(duì)馬太效應(yīng)問題, 持續(xù)孵化有潛力的中小長尾商家和高品質(zhì)商品。
在實(shí)踐中淘寶提出使用多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法,通過其他 輔助任務(wù)來幫助負(fù)向興趣的學(xué)習(xí)。在負(fù)向興趣建模中,分別引入用戶的近期點(diǎn)擊行 為、長期點(diǎn)擊行為來刻畫用戶的正向興趣,引入用戶的負(fù)反饋行為、近期曝光未點(diǎn) 擊行為來刻畫用戶的負(fù)向興趣。長期、大量的線上數(shù)據(jù)表明,使用該方法能夠促使 針對(duì)整體商品的負(fù)反饋明顯下降。
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