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
消费指标:反映用户对推荐是否满意
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
点赞率 = 点赞次数 / 点击次数
收藏率 = 收藏次数 / 点击次数
转发率 = 转发次数 / 点击次数
阅读完成率 = 滑动到底次数 / 点击次数 ×
(笔记长度) ——
用于归一化
这些都是短期消费指标,不能一味追求
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