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筆者列出相關指標，對豆瓣圖書的推薦策略進行了調研，歸納總結了幾個問題，針對問題給出了相應的改進方案。你的豆瓣給你推薦了什么書？

一、定義理想態

1.1 理想態定義

豆瓣推薦的書籍與用戶興趣相關（書籍查看率大于等于80%），令用戶滿意（書籍想讀率大于等于80%）并且能夠拓寬用戶興趣邊界（多樣性、時效性、新穎性）。

1.2 理想態指標

用戶滿意度，涉及指標定義如下：

• 書籍查看率：用戶點擊推薦書籍數/推薦書籍數；
• 書籍想讀率：用戶標記推薦書籍想讀數/推薦書籍數；
• 書籍評價率：用戶評價（包括標記讀過、在讀、評分）推薦書籍數/推薦書籍數。

預測準確度，涉及指標定義如下：

• 預測準確度：點擊查看書籍數/推薦書籍數；
• 覆蓋率；
• 多樣性；
• 時效性；
• 新穎性。

二、抽樣分析

2.1 Case選擇

5~10本書籍的case選擇覆蓋面太窄，因此目前將書籍從內容類型角度分為9種類型，每種類型選擇一本書，具體選擇如下圖所示。

2.2 Case匯總

9種case匯總如下圖所示（由于表格較長，一張表格拆成兩張圖展示）。

2.3 問題分析

案例1

【推薦書籍5、6、7、9、10】

問題說明：多樣性不足-同一個作者推薦太多。

從文學小說這個類型的書籍出發，雖然大家對同一個作者的書籍更有可能感興趣，但是查看書籍為同一作者的推薦項占比超過50%還是過高了。因此這5本書籍的主要問題都是同一個作者推薦太多。

原因：不管從作者角度，還是內容類型角度出發，該書籍都不可能屬于冷門書籍。因此推薦多樣性不足的原因就不可能是收錄的書籍數目太少，而應當是權重有問題，導致同一個作者的書籍占據了推薦書籍的90%。

可能的原因有三種：

1. 有可能是作者標簽過重；
2. 用戶協同過濾算法權重過大；
3. 用戶畫像中用戶對該作者的喜好程度極高，且權重大，導致推薦90%為同一作者書籍。

改進方案：

1. 推薦邏輯中，降低作者標簽權重；
2. 推薦邏輯中，降低用戶協同過濾算法權重；
3. 推薦邏輯中，當用戶畫像中，用戶對某一標簽（作者）的喜好程度極高，導致推薦過于單一（造成40%以上的推薦都是同一標簽）時，推薦中需要相應降低用戶畫像的權重。

案例3

【推薦書籍2、3】

問題說明：推薦準確度太低-幾乎無相關性。

這兩本書相關性過于弱了，對于查看5+3的用戶來說，很有可能是學生家長，也很難會對這兩本書感到滿意。

原因：從該case其他推薦書籍來看，豆瓣雖然可能對教輔書的收錄和標簽管理不足，但也有其他通識教育類的書籍可以推薦，因此出現該問題的原因應當是標簽不準確。

改進方案：

1. 增加收錄該類目書籍；
2. 調整優化書籍標簽。

【推薦書籍4、5、8、10】

問題說明：推薦準確度太低-屬于同一大類型，但細分類差別太大。

這4本書從內容角度來看具有一定相關性，可以屬于一個內容類型大類。但是，從細分領域來看，兩類書的差別還是較為明顯，可能能夠探索用戶的興趣邊界，但是用40%的推薦項來探索用戶興趣邊界過多了。

原因：同類型書籍收錄過少，標簽不準確，推薦目的錯誤。

改進方案：

1. 增加收錄該類目書籍；
2. 調整優化書籍標簽。

【推薦書籍6、7】

問題說明：推薦準確度太低-幾乎無相關性。

相關性過弱，而作為探索用戶的興趣邊界的推薦項，與上一個問題加起來占比超過60%，顯然不是正確的策略。

原因：同類型書籍收錄過少，標簽不準確，推薦目的錯誤。

改進方案：

1. 增加收錄該類目書籍；
2. 調整優化書籍標簽。

案例4

【整體問題】

問題：推薦準確度太低-沒有推薦該作者的其他書籍。

沒有推薦該作者的其他書籍。單個推薦書籍沒有問題，但是整體來看該作者推薦書籍太少?！度蛲ㄊ贰纷鳛闊衢T書籍，作者也并不是只有這一本代表作的情況，存在一定明星效應，因此可以多推薦1、2本該作者的其他書籍。

原因：標簽權重有問題。

改進方案：推薦邏輯中，提高作者標簽權重。

案例6

【推薦書籍1】

問題說明：時效性考慮不足。

時效性不足，書籍作者有更新的攝影書籍《長皺了的小孩》，該書豆瓣已有收錄，但是豆瓣并沒有推薦。

原因：標簽權重有問題。

改進方案：推薦邏輯中，提高時效性標簽權重。

【推薦書籍4、10】

問題說明：多樣性不足-同一個作者推薦太多。

算上書籍2、3，推薦阮義忠的書籍共有4本。阮義忠不是該書籍的作者，但他的書籍占推薦項的40%，顯然過多了。

原因：

• 標簽權重有問題；
• 用戶畫像中用戶對該作者的喜好程度極高，且權重大，導致推薦40%為同一作者書籍。

改進方案：

1. 優化推薦規則，減少同一作者的推薦書籍；
2. 推薦邏輯中，當用戶畫像中，用戶對某一標簽（作者）的喜好程度極高，導致推薦過于單一（造成40%以上的推薦都是同一標簽）時，推薦中需要相應降低用戶畫像的權重。

案例7

【推薦書籍10】

問題說明：展現順序不合理。

該書籍與查看的書籍相關性很高，但是卻排在推薦書籍末尾，排序有問題。

原因：標簽權重有問題。

改進方案：排序邏輯中，提高內容相關性標簽權重。

案例8

【整體問題】

問題說明：多樣性不足-同一套書籍推薦太多。

所有推薦書籍均為火影忍者，沒有多樣性可言，很難讓用戶滿意。

原因：

• 標簽權重有問題；
• 用戶畫像中用戶對該套書籍的喜好程度極高，且權重大，導致推薦40%為同一作者書籍。

改進方案：

1. 推薦邏輯中，降低成套書籍相關性標簽權重；
2. 推薦邏輯中，當用戶畫像中，用戶對某一標簽（成套書籍）的喜好程度極高，導致推薦過于單一（造成40%以上的推薦都是同一標簽）時，推薦中需要相應降低用戶畫像的權重。

案例9

【推薦書籍2】

問題說明：展現順序不合理。

該書籍與查看的書籍相關性并沒有其他推薦書籍高，但是排在推薦書籍第二位，排序有問題。

原因：標簽權重有問題。

改進方案：排序邏輯中，提高內容相關性標簽權重。

【推薦書籍8】

問題說明：重復推薦。

該書籍與推薦書籍7重復，這本應該是一個非常容易避免的錯誤。

原因：排序規則有問題。

改進方案：優化推薦規則，過濾重復書籍。

三、改進方案

3.1 改進方案匯總

影響面計算說明：問題涉及案例推薦書籍數/總案例推薦書籍數=x/90。

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