推荐系统的基本概念 & 链路
推荐系统的基本概念 & 链路
1、以 小红书为例推荐系统的基本概念
1.1 用户行为
点击（有效点击）、阅读、（滑动到底）、点赞、收藏、转发、评论等
抖音推荐系统的转化流程：
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小红书推荐系统的转化流程
1.2 短期消费指标
短期消费指标可以反映用户对推荐是否满意
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消费指标：反映用户对推荐是否满意
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点击率 = 点击次数 / 曝光次数 —— 越高，证明推荐越精准 —— 不能仅追求它，不然都是标题党了
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点赞率 = 点赞次数 / 点击次数
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收藏率 = 收藏次数 / 点击次数
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转发率 = 转发次数 / 点击次数
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阅读完成率 = 滑动到底次数 / 点击次数 ×
(笔记长度) ——
用于归一化
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这些都是短期消费指标，不能一味追求
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eg. 如果推荐算法只看用户短期兴趣，推很多用户最近感兴趣的内容，会让这些消费指标上涨，但这样的坏处是会竭泽而渔，用户很快失去兴趣，不再活跃。反过来，如果把多样性做好，尝试一些用户没看过的话题，那么点击率不会上涨，但是会有利于提高用户粘性，留住用户，让用户更活跃