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今日头条产品经理:个性化推荐算法有哪些弊端待解决呢?

首先,个性化推荐是可以依赖人工推荐的,它因为做到了千人千面, 所以在相同推荐量上 ,必然会比人工推荐的千人一面要优。

其次,想从两个角度来回答这个问题:

1、个性化推荐 跟 人工推荐的比较

人工推荐是编辑筛选、粗粒度分发、并需要点击率验证的。

以网易垂直频道的工作方式为例,是由编辑来精选一些内容放在垂直频道页面,然后根据该内容的点击率、互动率的情况决定内容是否继续上线。同理,可见QQ的弹窗功能等。

编辑筛选的维度有哪些:对内容、作者的理解(内部质量)、对时事的把握和预判(外部环境)

个性化推荐是机器筛选、细粒度分发、并需要点击率验证的

以推荐引擎的工作方式为例,将PGC的内容进行分析,投放给不同的用户群体,然后根据冷启动用户的反馈决定下一步分发的策略。同时,通过对传播的分析,可以预测到潜在的热点事件(比如百度热搜)。

但是机器筛选的维度会更多,隐形的因素也会越多,可以细致到将火影 与 海贼王的群体进行区分。编辑推荐本身也可以作为个性化推荐的一个源头,作为高置信来源,进行加权的操作。

2、个性化推荐有什么不足

  • 机器不会做恶,它只会围绕人提出的目标进行持续的优化。
  • 但是人的目标会有偏差,从而导致机器放大了这种偏差。

从实践经验来看,从结果上反映会有:

  • 多样性会差、内容会密集:比如你看了一篇范冰冰,就会批量的出来范冰冰、李晨。
  • 色情会严重,色情跟所有topic都是高相关。
  • 质量更难控制,因为机器不对质量负责,只对内容的潜在受众和受欢迎程度负责,所以会无形中放大谣言啦、恶俗类的内容

为了改进这些内容,就需要有产品经理从产品调性、内容分布上来进行把控,牺牲点击保证质量、多样性和格调。

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