如何思考个性化推荐的?

36大数据

文 | Indulgence

个性化推荐的原理应该是在特定的,去构造一些合理的算法或规则将正确的数据推荐给正确的用户,这句话放在现在很多产品都是一样的,但可能在不同的产品上也有一点区别,比如说在百度视频里面所指的数据就是视频和用户。

视频:我们在几千万的视频属性库里面每一部视频都有一些它自己的静态属性。比如明星、地区、发行年代、用户为他打上一些心情、场景等标签、视频类目标签。同时每部视频也有它的一些动态数据,如播放量,收藏率等。

用户:百度视频除了有自己的用户画像,比如说观看偏好,观看场景等,还拥有一些其他体制下的用户画像,比如用户的年龄、性别等等,这些都会是一些比较好的推荐资源。

需求/场景

个性化推荐听得最多的就是它的一些算法,百度视频用的也是一些基于画像的推荐,或者协调过滤,其次百度视频的推荐还会涉及到另外一些方面比如需求场景,如他是一个懒惰型还是发现型用户,他在用个性化推荐的时候是在什么样的时间等。这些我都归纳为需求场景。

1.懒惰/被动浏览

他可能是漫无目的,可能会有一些自己感兴趣的视频作品,但他又懒得去找,比如说进入视频页,他就是想要一键播放,其实也没有更好的解决办法,之前就是要进入一个列表滑动一下,然后又没有预期。那这种需求我就要提炼出来,首先推荐一些他感兴趣的,另外说他不需要太费力地浏览,能够做到一键播放,这个地方也就是他个性化需求的另一方面,也就是去满足他被动听那个心态

这里做了一些尝试,比如说我们做的“猜你喜欢”,“个性视频”等那些,都是解决个性化推荐和一键播放,根据用户的行为进行调整。

2.主动浏览

对于这种用户就是他有自己的一个找到某些视频的需求,但是他的时间比较短,有时候需要通过一些分类他肯定需要进入很多层级,找一次很麻烦,所以需要一种能够节省时间得方法。

提炼一下需求,就是说这种用户是属于那种浏览型用户,他有自己感兴趣的,也希望能够主动去发现,但是就是在筛选的方式上比较麻烦,要通过筛选几次之后才能找到他自己想要的内容。

那我可以在他浏览的场景,比如说在视频搜索栏,在查找的视频下面,主动去做一些个性化,比如说新增一个全部,那全部里面可能是根据你的看过习惯做的推荐,省去你查找的麻烦。另外一块,或者是我们把他经常做一些筛选的行为记录下来,也让他后面重新做筛选的时候省去一些麻烦。

3.追“新作品”

对于这种场景,这个用户他是有一种新的需求,比如说他喜欢的明星出了新短视频及相关内容,他希望第一时间能够知道,这种需求在我提到的两种场景里面都不能很好地满足。

那我可以通过他的看视频行为知道他关注什么明星的那些作品,随后单击明星或者作品更新的时候我们可以马上通过push的方法来告诉用户,这种是一个搞清用户最快的一个办法,满足他个性化的需求

4.让推荐融于无形之中

这块可能是比较容易忽略的也是非常重要的一个推荐场景,比如说在搜索框内出现了这部视频作品可能是我关注的一位,那其实他更多时候进一个视频软件第一件事要么就是从本地缓存那里看视频,或者直接就进入搜索框去搜索他感兴趣的内容。那我在你一进来的时候能够在搜索框上面显示你感兴趣的内容或者关键词,对他来说就是一个非常节省时间而且更自然的方式

如果一个用户在本地的数据较少,缓存的视频作品非常少,他是一个新用户,不知道怎样去查找视频内容,那可能对我来说通过这样的一种方法,就是根据他已经下载的一些的视频来推荐给他与这个视频相似的视频。比如我是一个喜欢看科幻电影的用户,可能我刚刚下载了一部作品,发现下载里面又出现了几部跟这个比较像的电影,那我继续下载它,让用户感觉推荐是这个非常自然的事情。

5.对于需求和场景的总结

用户在使用这个场景的时候是什么?他是一个需要主动浏览的场景还是说是一个被动场景,这场景没有解决的时候他的痛点是什么?

我希望他的解决方法是自然和简单的。不需要用户去做太多操作,太多操作对于用户来说是一种负担

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