欧洲亚洲无码,99久久国产综合精品123

搜索

APP

起點(diǎn)課堂會(huì)員權(quán)益

職業(yè)體系課特權(quán)

線下行業(yè)大會(huì)特權(quán)

個(gè)人IP打造特權(quán)

30+門專項(xiàng)技能課

1300+專題課程

12場(chǎng)職場(chǎng)軟技能直播

12場(chǎng)求職輔導(dǎo)直播

12場(chǎng)專業(yè)技能直播

會(huì)員專屬社群

榮耀標(biāo)識(shí)

發(fā)布

注冊(cè) | 登錄

8種實(shí)用策略，解決推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)難題

丸子筆記

2020-09-15

0 評(píng)論 14416 瀏覽 55 收藏

14 分鐘

編輯導(dǎo)讀：在現(xiàn)實(shí)生活中我們經(jīng)常會(huì)用淘寶、京東、百度等產(chǎn)品去搜索想要買的產(chǎn)品或者想要知道的訊息。在需求不明確的情況下，產(chǎn)品會(huì)對(duì)我們的需求進(jìn)行深度挖掘和匹配，這就是推薦系統(tǒng)在起作用。提起推薦系統(tǒng)，大家第一時(shí)間想到的可能都是強(qiáng)大的算法技術(shù)，但本文不討論算法，只說(shuō)運(yùn)營(yíng)方法。作者依據(jù)工作實(shí)踐中的所思所想，結(jié)合案例對(duì)推薦啟動(dòng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題展開(kāi)了分析探討，一起來(lái)看看~

即使你沒(méi)有接觸過(guò)推薦系統(tǒng)，那你也一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)“千人千面”。

從今日頭條到淘寶京東，推薦系統(tǒng)已然成為各家app或網(wǎng)站的標(biāo)配，只要它的內(nèi)容或商品sku足夠豐富，那么它一定會(huì)用到推薦系統(tǒng)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，個(gè)性化推薦就是平臺(tái)會(huì)根據(jù)用戶的個(gè)人信息（靜態(tài)信息&動(dòng)態(tài)信息）及產(chǎn)品信息，為不同的用戶在不同的場(chǎng)景提供不同的內(nèi)容或商品的推薦。

推薦系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)在于，用戶具有異質(zhì)性，其前提條件是平臺(tái)擁有足夠多的用戶和資源（內(nèi)容或商品等）。

在推薦相關(guān)的產(chǎn)品中，大家的焦點(diǎn)總是在算法模型的升級(jí)迭代和效果提升上，這樣的內(nèi)容層出不窮也更容易獲得關(guān)注，但實(shí)際做推薦模塊的產(chǎn)品和開(kāi)發(fā)一定會(huì)遇到一個(gè)繞不開(kāi)的難題，那就是：推薦系統(tǒng)如何進(jìn)行冷啟動(dòng)。本文將結(jié)合實(shí)際工作的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)為大家提供幾個(gè)冷啟動(dòng)的方法策略，不涉及算法。

冷啟動(dòng)問(wèn)題的目標(biāo)用戶：

新到訪用戶或新注冊(cè)用戶；
行為軌跡非常稀疏、個(gè)人信息基本沒(méi)有的用戶；
低頻應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)行業(yè)的用戶；

針對(duì)這三種場(chǎng)景的目標(biāo)用戶，冷啟動(dòng)的主要策略主要包含2個(gè)方面：充分挖掘用戶的個(gè)人信息、充分利用已有資源信息。而接下來(lái)將圍繞2個(gè)核心方向分別介紹4種產(chǎn)品策略，共8種。實(shí)際在運(yùn)用的過(guò)程中，用戶和資源的各種策略可交叉進(jìn)行一對(duì)一，一對(duì)多的策略組合，這個(gè)數(shù)學(xué)組合問(wèn)題我就不算了，總之遠(yuǎn)大于八種。

一、充分挖掘用戶的個(gè)人信息

策略1：未注冊(cè)的用戶位置信息授權(quán)

對(duì)于未注冊(cè)用戶，我們所擁有的用戶信息少之又少，幾乎等于沒(méi)有。一方面平臺(tái)當(dāng)然希望首次到訪的用戶進(jìn)行注冊(cè)，但仍舊會(huì)有一部分用戶跳過(guò)了注冊(cè)步驟，通過(guò)游客身份體驗(yàn)產(chǎn)品功能，這時(shí)如果平臺(tái)本身有彈窗請(qǐng)求獲取用戶授權(quán)之后的定位信息，那這個(gè)信息對(duì)于從用戶角度進(jìn)行冷啟動(dòng)還是非常有用的。

當(dāng)你獲得了用戶的定位信息之后，大的范圍是省份、城市（如電商、旅游平臺(tái)），小的范圍可能定位到街道樓宇（如外賣、打車平臺(tái)），此時(shí)的冷啟動(dòng)策略則是根據(jù)平臺(tái)已有的相應(yīng)省份、城市或街道樓宇用戶的行為提取出來(lái)，獲取近期一段時(shí)間的熱門資源作為此類用戶的推薦內(nèi)容。

策略2：注冊(cè)用戶的手機(jī)號(hào)、位置信息（定位、常住地、收貨地址等）、性別等

對(duì)于已經(jīng)注冊(cè)的用戶來(lái)說(shuō)，一般我們能夠拿到用戶的手機(jī)號(hào)、相關(guān)位置信息以及其他一些靜態(tài)信息（諸如年齡、職業(yè)、學(xué)歷、婚姻狀態(tài)、是否有小孩兒等），此類靜態(tài)信息相對(duì)比第一種場(chǎng)景更加豐富，而此時(shí)的冷啟動(dòng)策略也需要具體細(xì)分到每一個(gè)信息點(diǎn)的挖掘。

比如手機(jī)號(hào)和位置信息，除了策略1種的方案，還可以判斷用戶的常住地、家鄉(xiāng)等，對(duì)于出行行業(yè)來(lái)說(shuō)，國(guó)家法定假日等是否可以給用戶提供往返交通，異地場(chǎng)景十分可以推薦酒店；

比如年齡，可以參照數(shù)據(jù)庫(kù)中已有較明顯的興趣傾向的不同，對(duì)于電商、短視頻等行業(yè)來(lái)說(shuō)，年輕用戶更傾向于美食、穿搭、潮流、萌寵等，而中老年用戶則更傾向于養(yǎng)生、健康提醒、生活妙招、太極廣場(chǎng)舞等；

比如是否有小孩兒，對(duì)于住宿行業(yè)可以提供有家庭房的酒店，對(duì)于出行行業(yè)提供兒童票嬰兒票相關(guān)信息，對(duì)于電商則可推薦兒童玩具及教育相關(guān)的內(nèi)容等；

策略3：用戶來(lái)源渠道（針對(duì)有投放渠道跟蹤的場(chǎng)景）

對(duì)于通過(guò)廣告投放等渠道進(jìn)入的新用戶，如果平臺(tái)對(duì)投放渠道有相應(yīng)的跟蹤機(jī)制，那么用戶進(jìn)入平臺(tái)后，可根據(jù)所在投放渠道具體投放的內(nèi)容進(jìn)行個(gè)性化推薦。

一般來(lái)說(shuō)，目前外部廣告投放也會(huì)針對(duì)不同的渠道不同的人群投放不一樣的物料，推薦模塊可將各個(gè)渠道投放的物料進(jìn)行打點(diǎn)分類標(biāo)記，同一物料可打多個(gè)相關(guān)的標(biāo)簽，在明確吸引用戶來(lái)到平臺(tái)的那個(gè)觸動(dòng)點(diǎn)之后，對(duì)于用戶進(jìn)行同等維度內(nèi)容或資源的推薦，沉淀轉(zhuǎn)化效果一定不錯(cuò)。

策略4：用戶主動(dòng)提供的興趣內(nèi)容

針對(duì)新用戶，可以讓用戶在首次訪問(wèn)時(shí)主動(dòng)提供自己感興趣的內(nèi)容，此方案需與其他產(chǎn)品模塊進(jìn)行聯(lián)動(dòng)，通過(guò)用戶主動(dòng)圈定可快速了解用戶喜好從而在冷啟動(dòng)場(chǎng)景有較為精準(zhǔn)的召回候選集。
比如種草類，讓用戶選擇化妝品、電子產(chǎn)品、男裝/女裝、美食等；
比如新聞?lì)?，讓用戶選擇實(shí)時(shí)熱點(diǎn)新聞、娛樂(lè)新聞、生活八卦、職場(chǎng)寶典等；
比如旅游類，讓用戶選擇心儀的目的地類型，親子歡樂(lè)、浪漫情侶、海島度假、歷史尋跡等；

二、充分利用已有資源信息

策略1：花式推薦熱門資源

冷啟動(dòng)時(shí)，普遍使用的就是熱門資源這個(gè)推薦策略了。全平臺(tái)熱門的內(nèi)容或者商品，那么對(duì)于新用戶來(lái)說(shuō)問(wèn)題也不大。整體思路是沒(méi)問(wèn)題的，但具體問(wèn)題還是要具體分析。雖然整個(gè)平臺(tái)上的熱門資源約等于最所有用戶來(lái)說(shuō)最好賣的資源，但不同的平臺(tái)還是可以結(jié)合已經(jīng)獲得的用戶相關(guān)的信息進(jìn)行細(xì)分場(chǎng)景的優(yōu)化。

比如電商平臺(tái)，11月份全平臺(tái)熱賣的可能已經(jīng)是羽絨服、暖寶寶了，可是對(duì)于廣州的用戶來(lái)說(shuō)，能推薦這些么？
比如電影平臺(tái)，今天最熱門的新聞可能是一部國(guó)產(chǎn)兒童動(dòng)畫片，那么對(duì)于中青年男女用戶是不是一定要圍繞這個(gè)點(diǎn)去推薦呢？
比如招聘平臺(tái)，當(dāng)下最熱門的崗位可能是AI算法工程師、python開(kāi)發(fā)，但是對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)說(shuō)有效信息幾乎等于零。

關(guān)鍵結(jié)論：結(jié)合平臺(tái)當(dāng)下的熱門資源以及獲得的用戶基本屬性，盡可能多的進(jìn)行不同品類曝光，避免單一品類熱門資源影響總體效果。

策略2：積極曝光優(yōu)質(zhì)的新品資源

推薦平臺(tái)熱門資源當(dāng)然沒(méi)問(wèn)題，但是時(shí)令性的，實(shí)時(shí)性的一些新品雖然沒(méi)有積累的熱度，但由于其在當(dāng)下具有非常高的轉(zhuǎn)化率，如果能夠及時(shí)做推薦曝光效果也不一定差哦。新品資源的推薦維度一方面可以通過(guò)算法直接加權(quán)，另一方面可以通過(guò)新品與已有資源的屬性進(jìn)行物品的協(xié)同，找出其共性，從而錨定目標(biāo)人群進(jìn)行推薦。

比如近期電商平臺(tái)，金秋時(shí)節(jié)的大閘蟹開(kāi)始上市了，雖然從全平臺(tái)或局部區(qū)域大閘蟹都不一定有足夠的熱度，但因?yàn)榇箝l蟹屬于時(shí)令性產(chǎn)品，其權(quán)重不應(yīng)該低于所有的設(shè)定的熱門資源，因此新用戶進(jìn)來(lái)推薦一下時(shí)令好貨用戶的點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化會(huì)比較不錯(cuò)。

比如新聞資訊平臺(tái)，每天的實(shí)時(shí)熱點(diǎn)都不同，當(dāng)用戶沒(méi)有主動(dòng)提供關(guān)注的興趣領(lǐng)域時(shí)，除了當(dāng)下總體熱度最高的新聞，其實(shí)熱度增長(zhǎng)幅度較高的新聞資訊可以推薦給用戶。

策略3：重點(diǎn)關(guān)注“專家”標(biāo)注的資源

這里的專家范圍比較廣泛，主要是領(lǐng)域內(nèi)的運(yùn)營(yíng)同學(xué)或者產(chǎn)品同學(xué)或者kol等。專家標(biāo)注的資源是指基于認(rèn)同領(lǐng)域內(nèi)的專家的意見(jiàn)之上，對(duì)于平臺(tái)所擁有的資源進(jìn)行人工標(biāo)注。標(biāo)注的資源主要包括：熱度相對(duì)較高、種類相對(duì)廣泛、質(zhì)量相對(duì)較優(yōu)、近期時(shí)效性相對(duì)較前的一部分資源，同時(shí)結(jié)合平臺(tái)已獲取到的用戶維度的信息，進(jìn)行更細(xì)粒度的組合推薦。

此方案需要耗費(fèi)一定的人力和時(shí)間成本，因此需要多方權(quán)衡。

策略4：挖掘少有的用戶行為軌跡里面的信息

用戶本身如果已經(jīng)產(chǎn)生了軌跡但比較稀疏，算法的效果可能也比較差。那么針對(duì)這類用戶，應(yīng)該從為數(shù)不多的軌跡行為中挖掘用戶的興趣點(diǎn)和關(guān)注度，利用規(guī)則快速覆蓋。但這條策略的使用有兩個(gè)要點(diǎn)：

必須是近期一段時(shí)間內(nèi)的軌跡我們才會(huì)進(jìn)行深入挖掘；
必須結(jié)合資源推薦的其他維度進(jìn)行推薦；

針對(duì)以上兩個(gè)要點(diǎn)，分析其本質(zhì)主要是用戶的需求是變化的（很大可能），半年前的一兩條軌跡和今天他到平臺(tái)的需求可能已經(jīng)發(fā)生了變化，基于此，即使是一個(gè)月前的軌跡，那我們也應(yīng)該考慮到其時(shí)效性的成本，需要結(jié)合當(dāng)前熱門的資源或新品資源進(jìn)行多樣化推薦，否則推薦的內(nèi)容就可能驢唇不對(duì)馬嘴。

對(duì)于用戶點(diǎn)擊過(guò)的資源（內(nèi)容或商品）其本身的價(jià)值系數(shù)較高，平臺(tái)可以通過(guò)分析其品類、標(biāo)簽及其他屬性，挖掘其相關(guān)聯(lián)的商品（同品類同屬性，或關(guān)聯(lián)屬性），從而豐富推薦候選集，達(dá)到比較好的推薦效果。

比如旅游平臺(tái)，也許用戶半年之前瀏覽過(guò)“家庭房”“家庭出游”相關(guān)的內(nèi)容或產(chǎn)品，但今天他到訪平臺(tái)，我們一方面可以認(rèn)定用戶屬于親子用戶可以進(jìn)行此類資源的推薦。但同時(shí)也要考慮到用戶需求的變化，如之前瀏覽或預(yù)訂是幫親戚或朋友一家（孩子屬于親戚或朋友家）完成的，這次是自己的需求需要完成（用戶本身未婚），那么在推薦維度上需要考慮當(dāng)前熱門的出行目的地或游玩方式，多樣化推薦總不會(huì)太差。