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通过负反馈功能提升终端用户推荐精准度

背景

在用户与推荐系统互动的过程中,有可能出现不符用户预期的推荐结果,有可能是多样性策略触达的不符预期、人生阶段变化导致的兴趣变动,也有可能是一些话题/图片使得用户感到不适。

而负反馈功能即可提供一个推荐系统与终端用户互动的窗口,结合终端用户的负面兴趣反馈,从而提升推荐的在个人体感的个性化程度。

功能

目前智能推荐提供的负反馈功能支持如下三个维度:

1、针对单个物品拉黑

举例:在小红的推荐结果中,出现了某个物料(商品/内容/新闻),小红不喜欢当前的物料,或者因为物料的一些配图、文字而引起不适,此时我们需要帮助小红拉黑此物料,保证在后续的推荐结果中不再出现。

效果:我们将针对这个物品对小红拉黑,即小红永远都不会看到此物料。

需要进行的操作:具备负反馈行为的埋点,并且按照规范上报行为数据。

注:如果您的负反馈选择项较多,需要您根据影响面在1、2、3三种维度中进行映射。

拉黑上报数据规范如下:

item_id

item_type

bhv_type

bhv_value

必填

必填

字段值上报:”dislike”

字段值上报:”dislike_item”

注:行为数据的具体构成规范请参考行业内的数据规范。

2、针对物品某种特征不喜欢

举例:在小红的推荐结果中,出现了3ce的双色修容盒,小红不喜欢这类物品,对此物品点了屏蔽:高光。

效果:我们将针对这类物品对小红拉黑,即小红不会看到”高光”类的物品。

需要进行的操作:具备负反馈行为的埋点,并且按照规范上报行为数据。并在商品表中的对应的特征准确填写。

上报数据规范如下:

item_id

item_type

bhv_type

bhv_value

不填

不填

字段值上报:”dislike”

字段值:”dislike_class:key=value”

举例:”dislike_class:cagetory_path=12_4_5”

bhv_value中的key取值枚举:

行业

特征

bhv_value举例

电商

category_path;

tags;

band_id;

shop_id。

dislike_class:cagetory_path=12_4_5;

dislike_class:tags=淑女;(不用把中文用引号圈起)

dislike_class:band_id=12;dislike_class:shop_id=123。

内容

category_path;

channel;

autohor。

dislike_class:cagetory_path=13_4_5;

dislike_class:channel=xxx;

dislike_class:author=张三;

新闻

organize;

channel;

author。

dislike_class:organize=xxx;dislike_class:channel=xxx;

dislike_class:author=张三;

3、针对与该物品相似相关物品的不喜欢

举例:在小红的推荐结果中,出现了3ce的双色修容盒,小红不喜欢和此物品相似的,点了不再推荐相似的物品。

效果:我们将针对此物品相似的物品对小红拉黑,即小红不会看到和此物品相似的物品。

需要进行的操作:具备负反馈行为的埋点,并且按照规范上报行为数据。

上报数据规范如下:

item_id

item_type

bhv_type

bhv_value

需要填

需要填

字段值上报:”dislike”

字段值上报:”dislike_related”