字节跳动曹欢欢：推荐内容的多样性越好，用户的长期留存概率越大

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有人认为算法推荐缩小了用户的兴趣。如果推荐系统长期使用，用户的知识、知识和意见都不会得到提高。面对这样的质疑，字节跳动资深算法设计师曹欢欢博士最近在一次活动中回应说:“这是对算法的误解。”

曹欢欢博士解释说，智能算法工程师不希望他的用户兴趣变窄，就像没有商店经理一样，他希望顾客每次来商店时都关注同一类商品。商店经理希望顾客尽可能多地关注产品类别，算法工程师也希望用户尽可能地扩大他们的兴趣。

曹欢欢博士在讲话中还介绍说，事实上，业界一直在探索和扩大用户的兴趣，并通过使用推荐系统促进内容的多样性。现在，主流技术是通过深入学习来提出建议。此外，根据观察，推荐内容的多样性越好，用户的长期保留概率就越大。

字节跳动高级算法设计师曹欢欢博士

自从今天的标题第一次在信息领域应用推荐系统后，推荐系统现在被越来越多的行业所应用。对于推荐系统的开发者来说，推荐系统的设计有不同层次的目标，包括短期目标、中期目标和长期目标。

长期目标是利用推荐系统来经营好一个企业，提高用户的长期粘性。对于今天的头条，曹欢欢博士表示希望用户能够继续使用今天的头条和其他应用，成为我们的忠实用户。如果用户想长时间使用它，用户体验需要做得很好。

与长期目标相对应，有中期目标和短期目标。中期目标是指改善其在短期窗口中的粘性，如一周保留期和一个月保留期。现在推荐系统行业也在做一些探索，比如使用强化学习的学习范式设计，而不是监督学习。

短期目标是指用户在短时间内的反馈。我向用户推送了一篇文章。用户是点击它还是称赞它？你有没有播放、表扬和分享由颤音推动的短片？

因为短期目标被高度感知，这也导致一些人误解推荐系统。曹欢欢博士说，短期目标和长期目标之间存在正相关，短期目标不能完全取代长期目标。根据我们的观察，推荐内容的多样性越好，用户的长期保留概率就越大。如果你只是推送热门内容，用户会点击并停留一小段时间，今天看它很酷。但是，内容的多样性不好，所以用户的长期保留率很低。

例如，曹欢欢博士说，这类似于一个购物中心的运作。如果喜欢鞋子的用户每次来购物中心都能很快买到他喜欢的鞋子，那么用户会对他的单次消费感到满意，但是终端用户会减少他来购物中心的次数，除非他对鞋子有需求。为了让用户长时间保持活力，有必要渗透他的兴趣，开阔他的视野，让他在商场里消费衣服、食物和电影。

因此，对于内容平台来说，这也是平台提高内容多样性的需要。因此，从推荐系统设计者的角度来看，我们非常希望推荐系统不仅具有良好的短期数据性能，而且希望推送的内容是多样化的，能够满足用户的多种兴趣。甚至有必要在一个平台上挖掘更多的用户兴趣点，并尝试满足更多的用户兴趣点。

曹欢欢博士在演讲中还分享了推荐系统如何扩大用户兴趣和增强内容多样性。

一方面，在推荐策略中，将采用一些策略来帮助系统避免内容缩小，包括重复消除策略和拆分策略。重复消除策略意味着系统将在不同级别分析推荐内容，并确定哪两篇文章或视频非常相似。例如，虽然两篇文章有不同的单词和句子，但它们谈论的是同一件事。对于此类类似文章，如果向用户推荐文章A，则不会推荐其他类似文章A的文章。

分散策略是指对于同一方向或同一主题的文章，如足球文章，将使用算法来保证推荐的频率不会太高，从而避免用户在前端感受到内容的同质化，保证内容的多样性。

另一方面，推荐模型本身将做一些有针对性的探索，以扩大用户的兴趣，增强内容的多样性。

曹欢欢博士说，事实上，早在十多年前，老一辈的协同过滤技术就已经在考虑扩大用户的兴趣。协同过滤非常简单直观。推荐系统会考虑你和哪个用户相似。例如，你们都订购相同种类的内容，喜欢相同种类的电影，然后推荐相似用户已经看过但你还没有看过的内容，通过相似用户的方式实现兴趣的探索。

随着技术的发展，许多高端技术正在探索用户的兴趣，提高内容的多样性。曹欢欢博士说，现在主流技术都采用深度学习作为推荐，深度学习有很多方法，包括网络可以做一些特殊的设置，让它学习一些新的东西。因为所有用户和所有内容都是高维空之间的向量，所以您可以有意识地引导模型学习一些可能感兴趣的内容，尽管它的兴趣标签与您的不同。然而，在这个空房间里，它被映射到一个非常接近的点，这使得模型很容易推出。有许多高端实践。

在流量层面，曹欢欢博士还表示，公司的产品通常会保持一定比例的流量，以发掘用户的兴趣。即使是短期目标也会被牺牲，例如，一些用户的刷下操作将被用来推荐一些模型没有确认用户是否感兴趣的内容，从而探索用户的兴趣。

此外，曹欢欢博士在演讲中还介绍了今天的标题产品在帮助用户拓展兴趣和增强内容多样性方面的一些功能，包括热点、关注、搜索和渠道。

今天的头条，对于许多重要新闻和一些小众热点新闻，将作为热点来运作，通过专题和热点直接推给用户。曹欢欢博士还表示，他们认为搜索和推荐都是获取信息的非常重要的渠道，搜索还可以帮助推荐更了解的用户，向用户推荐更丰富的内容。

来源：搜狐微门户