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数字化营销的同学们,今日头条的五种内容推荐算法你掌握了么?

惠每移健2018-07-04 20:12:42


(本文部分内容引自36氪)


随着学术推广的环境要求越来越严格,精准营销的各种玩法也开始被药企数字化营销部门摆上日程,而精准的内容推荐毫无疑问是精准营销的一个重要组成部分。


无论是内容网站,还是其他线上内容推送,甚至线下的会议、detailing等内容选择,都可以通过内容推荐算法来精准选取内容(当然,前提是药企要有足够多的学术内容,这是另一个话题了)更不用提现在有一些药企开始探索一些诸如内容聚合的平台,那么内容推荐就更是一个必须考虑的技术要点了。


提到内容推荐,恐怕“今日头条”是毫无疑问的首当其冲者,虽然今年上半年今日头条面临着众多政策层面、国家净化互联网内容举措中形成的挑战,但是从技术来讲,今日头条依然是在内容推荐方面的最有成就者。


今年初,今日头条在北京总部举办了一场内容推荐算法研讨会。在会上,今日头条资深算法架构师曹欢欢做了题为《让算法公开透明》的演讲,介绍了今日头条在内容推荐机制上几个典型算法。



曹欢欢介绍,今日头条旗下的几款产品都在沿用同一套大的算法推荐系统,但根据业务不同,每套系统的架构会有所调整。


曹欢欢在现场也讲解了头条使用的五种典型推荐算法,包括传统的协同过滤模型,监督学习算法Logistic Regression模型,基于深度学习的Factorization Machine,以及DNN(深度神经网络)和GBDT(梯度提升决策树)



以协同过滤为例,就是通过大量结构化数据的计算,找到与被推荐用户属于“类似”的用户,然后根据其内容喜好,对被推荐者进行内容推荐。有不同的相似度算法被用作寻找“类似”的用户,比如欧几里得距离、皮尔逊相关度等等,然后在基于其他用户对不同内容的评分,结合用户间相似度作为权重,来进行推荐。


曹欢欢介绍说,现在很难有一套通用的架构模型适用于所有的推荐场景,所以很多公司会做多个算法的组合,比如现在很流行将LR和DNN结合,甚至前几年Facebook 也是将 LR 和 GBDT 算法做结合。今日头条也基本是一套大算法,根据业务不同再具体调整结构。



在解释了算法之后,曹欢欢进一步解密了头条的推荐如何工作。曹欢欢表示,主要有四类最重要的用户特征,将会输入给算法,影响到推荐算法的工作。


第1类是相关性特征


就是评估内容的属性和维度与用户是否匹配。显性的匹配包括关键词匹配、分类匹配、来源匹配、主题匹配等。像FM模型中也有一些隐性匹配,从用户向量与内容向量的核心距离可以得出。



第2类是环境特征


包括地理位置、时间。这些既是bias(基础)特征,也能以此构建一些匹配特征。



第3类是热度特征


包括全局热度、分类热度,主题热度,以及关键词热度等。热度信息在大的推荐系统特别在冷启动的时候非常有效。


在推荐系统开始没有太多的输入的时候,往往只能根据过往的内容热度进行推荐,之后在推荐运营过程中,热度特征的权重会逐步减轻。


第4类是协同特征


它可以在部分程度上帮助解决所谓算法越推越窄的问题。协同特征并非考虑用户已有历史。而是通过用户行为分析不同用户间相似性,比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似,甚至向量相似,从而扩展模型的探索能力。


今日头条提到的内容推荐算法,虽然算法本身有很高的专业性门槛,但是作为机器学习的分支技术,其应用已经非常成熟。只要选取好算法的输入条件、参数设置,对用户和内容的标签体系打好基础,内容推荐在医药行业营销中的应用离我们并不是那么遥远。



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