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編輯導讀：本文作者依據工作中項目實踐的所思所想，結合案例等分享了推薦系統設計中內容庫游戲標簽的制作流程，并對過程中存在的一些問題進行了梳理分析，與大家分享。希望能給大家作為參考，并在工作中產生助益。

很幸運，剛畢業就做了推薦策略產品經理，更幸運的是，公司的推薦系統剛剛起步自己就參與了進去，算是一個從0-1的過程。以下實操項目中出現的數據都進行了處理，與實際項目數據不一樣。

（鑒于保密問題，以下所有數據均為處理過的數據，非真實數據）

01 項目背景

目前我們的內容庫中只有不到20%的游戲有相應的標簽，且均為爬蟲標簽，覆蓋率低且臟數據較多，重復標簽較多，同類型標簽有很多種名稱，沒有固定的標準和規范，需要盡快建立自己的標簽庫和標簽標準，進一步優化推薦；

02 項目過程

1. 標準制定與階段優化

之前的爬蟲標簽分為一級標簽和二級標簽，但因為游戲這一物品的特殊性，游戲的標簽不應該分級標記，需要多種標記方式，因此我們在進行游戲標簽標準制定的時候，去掉了分級標簽，而是通過游戲分類、玩法、題材、風格等標簽類對游戲進行標簽匹配，一個游戲對應1到多個標簽，且各個標簽之間沒有父級關系，屬于并存關系；

1）一個游戲至少N+1個標簽（也存在少數游戲不夠的情況），1個一級標簽，N個二級標簽，1個核心標簽；

• 一級標簽和二級標簽并不是父類標簽的關系，是相互補充的關系；
• 后期模型訓練增加1個核心標簽（基本上都是一級標簽）；

2）標記標簽順序：80%是從游戲DAU降序在標記，20%是新游戲

2. 數據導入與字段新增

• 歷時3個月，運營標記標簽覆蓋率提升了65%左右，且均按照制定的標準執行；
• 從運營標記標簽達到一定量級時，就協助BI大數據的同學進行字段新增以及內容導入工作；
• 最后確定3個字段：游戲標簽/游戲類別/核心標簽；

3. 離線訓練與結果輸出

覆蓋率達到一定范圍后，可以著手進行離線模型訓練，驗證效果。目前進行效果驗證的主要方法就是對比離線AUC。

1）將測試集與訓練集經過一定比例進行隨機拆分獲得；

2）通過增加不同的字段進行訓練：

• 單獨添加三個特征時，游戲標簽的AUC提升最高，游戲類目提升次之，核心標簽沒有提升反而數據存在下降；
• 同時添加三個特征時，訓練效果最好，離線AUC增長3%左右；
• 去除爬蟲標簽特征時，數據都有微小的下降，但下降非常小，可以忽略；

4. AB測試與結果閉環

基于離線數據，進行線上AB測試，實驗人數30萬，實驗時間范圍2周。實驗結果：

• 人均游戲時長增加2.5%，次留增加1%；
• 推薦頁面人均點擊次數提升7%，人均新游戲個數提升6%，人均廣告次數提升2%，推薦列表長長尾游戲占比提升；

03 項目復盤

1. 多渠道問題解決

在制作自己的標簽時，我們也并沒有只使用現有的爬蟲標簽，而是對爬蟲標簽進行了策略優化，進行了爬蟲標簽的模糊匹配：

• 游戲包名會因為投放渠道的不同，包名存在后綴不同、一個游戲多個包名的情況，導致爬蟲標簽和游戲包名不能一一對應；
• 用游戲中文名進行模糊匹配，取頻率最高的前三個標簽；
• 進行匹配后，爬蟲標簽覆蓋率增長一倍多；

2. 基礎建設最重要

在最開始0-1的過程一定要多方面考慮，詳細進行計劃，制定的標準一定要全面、合理、精細、便于實施，我們前期標準的制定經歷了很長的時間，一直在打磨標準、不斷的優化完善，推翻重來；這個階段不能怕麻煩，否則后面的階段問題會越來越多；

3. 產品經理是接口

產品經理在項目的每個階段其實都不是最專業的，但卻是不可缺少的角色，需要時刻的注意業務的方向，并幫助各個專業同學厘清自己的業務方向，做一個合格的“接口”，順利連通每個環節，確保業務不斷前進；

以上就是該項目的一些過程記錄，如果有感興趣的同學，歡迎私聊；

加油，打工人！

本文由 @王珂 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。