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一個(gè)成熟的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，不會(huì)讓用戶變得狹隘，反而會(huì)擴(kuò)寬用戶視野。

當(dāng)你看著網(wǎng)易云音樂的推薦歌單，一樣的歌手、一樣的類型，是不是有點(diǎn)厭倦？

當(dāng)你看著今日頭條的Feeds流，一樣的八卦、一樣的娛樂新聞，是不是想卸載app？

你是不是覺得，個(gè)性化推薦讓你愈發(fā)狹隘？

為什么要做個(gè)性化推薦系統(tǒng)

討論個(gè)性化推薦是否會(huì)讓用戶變得狹隘，我們不妨先從“為什么要做個(gè)性化推薦系統(tǒng)”這個(gè)角度進(jìn)行思考。

從背景出發(fā)：人們正逐漸從信息匱乏的時(shí)代走入信息過載的時(shí)代。這一背景帶來了兩個(gè)問題：信息過載、用戶目的性不強(qiáng)，典型場景是：你打開網(wǎng)易云音樂，很多歌曲，你不知道想聽什么。

在個(gè)性化推薦未出現(xiàn)之前，解決這兩個(gè)問題采取的方法一是類目管理，二是搜索，三是熱門物品展示。

一不適用于物品多的情況，二需要用戶準(zhǔn)確描述需求，三的弊端是會(huì)加劇長尾效應(yīng)，且命中率低。而個(gè)性化推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶歷史行為挖掘用戶需求，與搜索引擎互補(bǔ)。

因此，做個(gè)性化推薦的目的是：在物品數(shù)量多的情況下，聯(lián)系用戶與產(chǎn)品，挖掘用戶潛在需求，解決長尾問題。

如何考評(píng)個(gè)性化推薦效果

進(jìn)而，我們可以從“如何考評(píng)個(gè)性化推薦效果”這個(gè)角度進(jìn)行思考

以下是綜合市面上相關(guān)個(gè)性化產(chǎn)品，總結(jié)而出的相關(guān)指標(biāo)：

• 用戶滿意度
• 準(zhǔn)確度
• 覆蓋率（長尾 馬太效應(yīng) 用基尼系數(shù)）
• 多樣性 、新穎性（是否聽說過這個(gè)推薦結(jié)果）
• 驚喜度（和歷史興趣不同 卻滿意）
• 信任度（給出推薦理由 給出推薦源于那個(gè)好友）
• 實(shí)時(shí)性（推薦相關(guān)產(chǎn)品實(shí)時(shí) 將新加入的產(chǎn)品推薦）
• 健壯性（即魯棒性 抗作弊能力 可以通過加大用戶行為成本來實(shí)現(xiàn)）
• 其他商業(yè)目標(biāo)

不展開細(xì)講，我們著重討論用戶滿意度、多樣性、驚喜度和準(zhǔn)確度

• 用戶滿意度：這個(gè)不用細(xì)說
• 準(zhǔn)確度：推薦系統(tǒng)最為重要的指標(biāo)（沒有之一），但是準(zhǔn)確的預(yù)測不一定是好的預(yù)測。舉個(gè)例子：用戶早就準(zhǔn)備買A書，無論是否系統(tǒng)向他推薦，均會(huì)購買。那么對(duì)于用戶來說，他會(huì)覺得這個(gè)結(jié)果不新穎，沒有新鮮感。
• 多樣性：用戶興趣廣泛，可能喜歡看記錄片，也喜歡看新聞聯(lián)播；多樣性描述了推薦列表中物品兩兩之間的不相似性。
• 新穎性：用戶之前沒有聽說過的產(chǎn)品具有新穎性。

接下來，回想一下，在網(wǎng)易云音樂界面，系統(tǒng)推薦的音樂分為幾類

1. “你愛吃肉，那我給你各種肉”
2. “你愛吃肉，我發(fā)現(xiàn)你是缺乏肉類富含的脂肪，那我給你推薦富含脂肪的牛油果”。

回到我們的問題，是不是就是因?yàn)榈谝环N情況，讓你覺得“個(gè)性化推薦會(huì)讓用戶變得狹隘”？

其實(shí)就是推薦系統(tǒng)在滿足準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，沒有滿足多樣性與新穎性，進(jìn)而降低了用戶滿意度。簡而言之，對(duì)于潛在需求挖掘不夠深。

所以在這里，第一個(gè)結(jié)論是：不夠全面的個(gè)性化推薦會(huì)讓用戶變得狹隘

那么，個(gè)性化推薦怎么才能讓用戶信息接觸面擴(kuò)寬，而不是狹隘呢？

我們以常用的協(xié)同過濾為例（具體請(qǐng)百度），從相似度矩陣（Similarity Matrix）說起

“你愛吃肉，那我給你各種肉”

這種情況下，我們用筷子往下翻，可能會(huì)看到蔬菜。但是用戶的視野就那么大，再好的推薦不能忍用戶看見也是扯淡。所以我們可以引入懲戒機(jī)制，適當(dāng)降低同類物品權(quán)重，降低其排位。

以上是常見的幾個(gè)狹隘化現(xiàn)象，分別用相關(guān)方法加以算法微調(diào)，得以解決。

因此，結(jié)論是：一個(gè)成熟的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，不會(huì)讓用戶變得狹隘，反而會(huì)擴(kuò)寬用戶視野。

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