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“請不要再給我推一樣的內容了，拜托?！痹诿鎸ζ脚_一直跟你推薦同樣的內容時，你是否是一樣的想法。這樣情況是否有改善的方法？本文作者從這一問題出發，對去重服務進行了分析探討。

如果一個APP一直給你推薦同樣的東西，就像一個人在你面前絮絮叨叨同一件事情，你的心情想必非常糟糕。

去重服務在資訊APP中是一項基礎服務，PUSH、圖文、視頻、直播等內容業務，甚至是作者編輯后臺都會需要使用。去重服務細拆開其實是很復雜的，也容易出現“眾口難調”的問題，因為重復的類型可能有：不同信息載體的重復（文章和文章、視頻和文章等）、不同場景的重復（feed流、正文頁等）、信息有無增量的重復（高度重復和一般相似等）……

1. 無信息增量：包含的內容是同樣的，用戶從該內容中無法獲得差異化的信息和體驗。
2. 有信息增量：包含的內容有部分相同或相似，即使之前已有相關的閱讀，但用戶從該內容中仍可以獲得差異化的信息和體驗。

對于第一種情況，是絕對去重，即將高度一致的內容過濾掉，“多選一”。關鍵點是“如何挑出原創或質量更高的內容”，文章質量、源質量、發布時間、原創度可以幫上忙。所謂“道高一丈魔高一尺”，上網搜關鍵詞“躲避消重教學”，你會發現你要做的工作還有很多。

（圖片來自網絡）

另外直播形式下的專題或機器批量生產的標題，不同內容的標題可能一模一樣，為了避免誤傷太多內容，需要細化去研究內容的特性。

對于去重服務，定義標準很重要，拿圖片重復來說：

（1）背景、人物動作完全相同的圖片

（2）同一現場/背景，同一機位截圖，人物相同（人物動作可能不同）

（3）某圖片的局部截圖（至少半圖及半圖以上）

以上三組圖片，在我們的認知里一般屬于重復，基于以上的定義，我們再看幾組圖片：

（娛樂類）同一綜藝節目，同一機位截圖，但人物不同：

（游戲類）同一款游戲，不同背景截圖：

（游戲類）同一游戲背景截圖，游戲人物不同：

（母嬰類）新生寶寶圖：

如果按先前三組的定義，以上圖片屬于重復，但從我們的日常體驗能知道，它們是不一樣的內容（只是同個系列），所以，區分分類（category）做細化的定義很有必要，只有這樣機器才能按照人的期望學習并輸出可用的結果。

除了內容，圖片重復的形式也要定義，如在feed流里：

對于有信息增量的情況，處理方式要精細得多，面對的是“怎么推”的問題?？梢钥紤]“分層定義->分場景限制”的推薦策略。定義文章相似，能用來輔助判斷的元素有：

1. 標題
2. 摘要
3. 圖片
4. 正文
5. 類別

視頻還有物理時長、音頻、字幕等。

我們先來看看標題相似（內容相似或體感相似）的case：標題主體或關鍵詞不同或模糊不清，強調的主旨相同，用詞或長或短；同一事件不同角度：

其中，容易被機器識別為相似從而產生badcase（會降低內容的分發效率），產品汪需要留意一下：

1. 不同主體同一方面
2. 同一主體的不同方面
3. 強本地屬性的類似事件
4. 同一領域中關聯度較高的事件
5. 同一領域（如星座、育兒）實體或關鍵詞相似，但事件面不同
6. 同屬一賽事（如世界杯），不同賽事
7. 體育球星、會議與政策之間等不同面

當NLP能較準確識別相似內容時，分場景限制的策略可以從哪些維度入手？

1. 時間間隔去重：如操作時間在12小時之內，做嚴格的相似過濾邏輯
2. 刷數去重：如鄰近50刷，做嚴格的相似過濾邏輯
3. 事件去重：如同一事件內容不得黏連
4. POI（興趣點）/Keyword（關鍵詞）去重：如同一刷同一個POI不得超過3個，重排打散
5. 源去重：如同一刷同一個源的文章不得超過1篇

還可以對不同用戶（如投訴過重復老舊的用戶、新老用戶）做不同程度的控制；也可以根據相似度將相似分層，做不同程度的控制；也可根據事件的熱度，做不同程度的控制；也可以根據用戶的興趣的濃度做不同程度的控制。

去重力度需要產品汪把控，而且去重工作中還有很多內容需要確認：比較的對象、信息載體、時間長短、數據來源等等。沒有最佳方案，本文旨在引發思考且補全思路，只有不斷測試，才能找到適合自己產品的組合方案。

本文由 @張小喵Miu 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。