保舉算法的基來(lái)源根基理表述起來(lái)比較簡(jiǎn)單，但是具體實(shí)施起來(lái)還是比較復(fù)雜。沒(méi)有任何一個(gè)尺度的保舉系統(tǒng)，可以適用全部的情形，在真正實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，需要對(duì)算法有融匯貫通的掌握，以及對(duì)業(yè)務(wù)自己有深刻的理解。本章會(huì)介紹一些碎片化的保舉系統(tǒng)notes。

1. 要解決哪些bad case?

這個(gè)問(wèn)題是保舉系統(tǒng)被設(shè)計(jì)出來(lái)的根本，產(chǎn)品遇到了哪些bad case,無(wú)法通過(guò)現(xiàn)有的機(jī)制實(shí)現(xiàn)，而必然要通過(guò)保舉系統(tǒng)才能解決?

以傳統(tǒng)門戶而言，之所以用保舉系統(tǒng)，是因?yàn)殡S著受眾的增多，受眾對(duì)于新聞的偏好越來(lái)越多樣化，而針對(duì)全體人的保舉系統(tǒng)并不能滿足所有人的需求。編纂默認(rèn)只會(huì)保舉絕大多數(shù)人喜歡的內(nèi)容，國(guó)內(nèi)的情況就是“強(qiáng)奸新聞”和“奇聞異獸”，但是這顯然不滿足高端用戶的需求。相反會(huì)降低門戶產(chǎn)品的調(diào)性，造成高端用戶的流失。保舉系統(tǒng)就可以按照差別人的需求推送差別的內(nèi)容，解決這個(gè)問(wèn)題。

這里的要解決的case，如下：

如何讓互聯(lián)網(wǎng)新聞偏好者的首頁(yè)主要是互聯(lián)網(wǎng)新聞而非大眾新聞。如果讓女性用戶首頁(yè)不出現(xiàn)大量男權(quán)色彩重的新聞，好比“強(qiáng)奸新聞”。

只有明確了bad case，才知道了解決問(wèn)題的標(biāo)的目的。

2. 設(shè)計(jì)怎樣的合理路徑？

保舉系統(tǒng)最終形態(tài)是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的保舉系統(tǒng)，那么如果設(shè)計(jì)一個(gè)一個(gè)月就上線的保舉系統(tǒng)，怎樣既保證有效性，同時(shí)也又保證最后的合理演化?

舉個(gè)例子，如果最終路徑是無(wú)人駕駛電動(dòng)車代步。有兩種演化方案：

方案一：電動(dòng)滑板 → 電動(dòng)自行車 → 電動(dòng)摩托車 → 無(wú)人駕駛電動(dòng)車方案二：汽油動(dòng)力汽車 → 混合動(dòng)力汽車 → 電動(dòng)汽車 → 無(wú)人駕駛電動(dòng)車

方案一看似不停演進(jìn)，其實(shí)每一次都是很大成本的重構(gòu)。而第二個(gè)方案，則能看到清晰的技術(shù)演化路線，駕駛動(dòng)力在演化，最終是無(wú)人駕駛系統(tǒng)的上線，而大的架構(gòu)沒(méi)有修改。

我一直覺(jué)得一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的能力很大程度表現(xiàn)在架構(gòu)思維和中間版本的設(shè)計(jì)。

具體到保舉系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，短期內(nèi)要看到效果，一開(kāi)始直接上CF，是不明智的，一開(kāi)始直接上基于語(yǔ)義分析的保舉方法也是不明智的。而如果是利用現(xiàn)有內(nèi)容信息進(jìn)行人工干預(yù)的聚類，利用這個(gè)內(nèi)容聚類去實(shí)現(xiàn)用戶聚類，則更加明智一些。后續(xù)轉(zhuǎn)為自動(dòng)化聚類也更加合理。

3. 可調(diào)整性

保舉系統(tǒng)最需要考慮的問(wèn)題是，如果出現(xiàn)了問(wèn)題，怎么可以快速調(diào)整來(lái)滿足需求？

辦法無(wú)外乎三種：提權(quán)，降權(quán)，屏蔽。

這里就要求，權(quán)重是否能夠快速調(diào)整？召回策略是否能夠快速調(diào)整？只有系統(tǒng)級(jí)別支持粒度較細(xì)的權(quán)重調(diào)整策略，以及靈活的召回策略，才能夠保證策略的快速調(diào)整，保證保舉系統(tǒng)的可持續(xù)迭代。

這也是不建議直接上線CF或者機(jī)器學(xué)習(xí)的原因，因?yàn)镃F和機(jī)器學(xué)習(xí)等策略，一開(kāi)始可調(diào)整性比較差，前期無(wú)法快遞迭代，可能對(duì)于項(xiàng)目而言，就是死刑。

4. 離線評(píng)估、 灰度上線和用戶反饋

離線評(píng)估是指在發(fā)布之前，需要去檢驗(yàn)典型的bad case 是否解決。是否達(dá)成一開(kāi)始的目標(biāo)，如果沒(méi)有，，則需要繼續(xù)調(diào)整對(duì)應(yīng)算法，直到能夠明顯解決問(wèn)題。

灰度上線則也是穩(wěn)妥的辦法。一開(kāi)始保舉系統(tǒng)必然是充滿了各種問(wèn)題，所以為了解決這個(gè)問(wèn)題，剛開(kāi)始上線必然不能直接全量上線。正確的做法是，灰度上線一段時(shí)間期間，快速的按照用戶反饋迭代算法，再考慮全量上線。

用戶反饋的方案包孕但不限于：用戶問(wèn)卷，負(fù)反饋操作入口。典型的負(fù)反饋入口如下（今日頭條）：

5. 說(shuō)服別人的數(shù)據(jù)

所有改進(jìn)工作效率的系統(tǒng)，都會(huì)觸碰別人的利益。這句話話值得讀三遍。

保舉系統(tǒng)正是這樣。如果沒(méi)有保舉系統(tǒng)，運(yùn)營(yíng)或者編纂能確定所有的位置應(yīng)該擺放什么內(nèi)容。有了保舉系統(tǒng)，本來(lái)10個(gè)人做的事情可以3個(gè)人能做完。那么這個(gè)部門裁誰(shuí)？沒(méi)有保舉系統(tǒng)，可能有一些特定KPI完成的余地，甚至可能有利益輸送的空間，現(xiàn)在交給保舉系統(tǒng)，這個(gè)損失怎么辦？

另一方面，并不是所有人都有技術(shù)信仰，覺(jué)得保舉系統(tǒng)能比運(yùn)營(yíng)或編纂的經(jīng)驗(yàn)判斷會(huì)比保舉系統(tǒng)差，如果領(lǐng)導(dǎo)自己對(duì)保舉系統(tǒng)有懷疑，這也會(huì)是一大阻力。

保舉系統(tǒng)最開(kāi)始的目標(biāo)并不是要大范圍的上線，而且證明本身能替代編纂或者運(yùn)營(yíng)，而是要能夠說(shuō)服別人，保舉系統(tǒng)是可用的。這樣才會(huì)減少阻力。最常見(jiàn)的做法是在運(yùn)營(yíng)或編纂不會(huì)干預(yù)的地方，上線保舉策略。因?yàn)檫@些地方上線保舉，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是絕對(duì)的增量。或者如果在重要運(yùn)營(yíng)位上線，必然不要改變運(yùn)營(yíng)或者編纂最好的位置，而是在相對(duì)次要的位置增加保舉模塊兒。

而只有在這些位置不停迭代系統(tǒng)，效果足夠好之后，達(dá)到能夠說(shuō)服別人的時(shí)候，再考慮進(jìn)一步推進(jìn)保舉系統(tǒng)的覆蓋率。

6. AB test

標(biāo)簽：烏魯木齊 九江 林芝 鹽城 東營(yíng)