推薦系統(tǒng)概述（1）：推薦系統(tǒng)是干啥的？

前言

近幾年，在算法工程師界，推薦系統(tǒng)（Recommender System）變的熱門了起來。相比于落地比較困難的計算機(jī)視覺（Computer Vision）或是自然語言處理（Natural Language Processing），推薦系統(tǒng)背景的同學(xué)更受工業(yè)界的歡迎。主要是因為推薦可以直接產(chǎn)生價值，尤其像廣告算法（我們把他和推薦系統(tǒng)暫且算成是一類）可以直接給公司帶來收入。也基于此，周圍有很多同學(xué)都在轉(zhuǎn)向，或者正在轉(zhuǎn)向推薦算法。

在這個專欄中，我們來聊推薦系統(tǒng)的各個方面，幫助大家入門。不僅僅限于算法或者模型，我們也會討論策略，數(shù)據(jù)分析，產(chǎn)品設(shè)計等方面對整個推薦系統(tǒng)的影響。

那么我們正式開始

推薦系統(tǒng)是什么？

在介紹推薦系統(tǒng)之前，我們首先要給出推薦系統(tǒng)推薦的對象，即內(nèi)容。我們可以做如下分類：

• 圖文：是最容易產(chǎn)生，也是數(shù)量最多的內(nèi)容。5G時代到來之前，圖文一直是互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的主流。早一點的像人人網(wǎng)是比較典型的，大家都是在上面發(fā)段子或者自己的心情狀態(tài)。微博其實一直是圖文，只是隨著這幾年環(huán)境的變化，越來越像一個吵架的地方了。雖然現(xiàn)在短視頻很火，圖文的需求也沒有減少。像官方新聞，漫畫作者，各種評測和小成本的自媒體還是選擇圖文作為生產(chǎn)的主戰(zhàn)場。需要說明的是，圖文也不排斥視頻入口，像在下面產(chǎn)品的圖中就有很多視頻。

• PGC，全稱是Professionally-generated Content，它主要指的是由專業(yè)的生產(chǎn)者產(chǎn)出的內(nèi)容。比如官方的賬號發(fā)布的信息，是由專門的發(fā)言人把關(guān)的，就屬于PGC。有的視頻APP會推薦一些影視劇片段，不考慮版權(quán)的問題，應(yīng)該也要算作PGC的范疇。

• UGC，User-generated Content，它指的就是普通的生產(chǎn)者。每一個用戶，拍了一段短視頻并把它發(fā)布出來，都看一看做是UGC的領(lǐng)域。UGC和PGC的邊界并不清晰，當(dāng)一個普通的用戶得到了很多關(guān)注，慢慢變成知名作者的時候，他的作品也就變成了PGC。

上圖的分類更多的是按照我們目前常見的產(chǎn)品形態(tài)來分類的，比如手機(jī)百度，今日頭條屬于圖文。PGC可以指代西瓜視頻，愛奇藝這樣的平臺，UGC可以看作是快手，抖音。PGC，UGC的概念其實并不在視頻下面，在圖文的應(yīng)用里面，這兩類是混合在一起的。這里只是依據(jù)目前主流的產(chǎn)品形態(tài)來進(jìn)行的劃分。

接下來，我們從產(chǎn)品的角度，看看一個典型的推薦產(chǎn)品是什么樣子的。下面是某APP的圖文界面，我們以此為代表介紹所有的要素

我們可以把界面按功能分為幾種要素：

1. 內(nèi)容區(qū)，最主體的區(qū)域，占據(jù)了頁面絕大多數(shù)空間。我們在上面看到的部分可以稱為預(yù)覽區(qū)，當(dāng)點擊了文章內(nèi)容就可以抵達(dá)詳情頁。常見的內(nèi)容形式包括大圖（標(biāo)題在上，圖片填滿頁面寬度），小圖（標(biāo)題在左側(cè)，圖片的高度和文本的高度一致）和組圖（標(biāo)題在上，三張圖填滿頁面寬度）幾種形式。

2. 搜索入口：可以抵達(dá)搜索的入口，也可以跳轉(zhuǎn)到某個時事專題上，一般到了這個入口從界面布局和推薦邏輯上就和網(wǎng)頁的搜索沒有太大區(qū)別了。

3. 強(qiáng)插環(huán)節(jié)：和個性化沒關(guān)系的一個區(qū)域，存在的理由可能是時事熱點很重要，我黨的重要政策方針等等

4. 標(biāo)簽：一般會寫上作者的名字，并且附帶評論數(shù)或者播放數(shù)等等信息，有的時候也會被覆蓋為”熱點“，”活動“等字樣。

5. 廣告區(qū)：嚴(yán)格意義上不算一個區(qū)，廣告可以出現(xiàn)在任何內(nèi)容可以出現(xiàn)的地方。上面的大圖小圖三圖都可以被廣告性質(zhì)的內(nèi)容所取代，點進(jìn)去的詳情頁還可以出現(xiàn)廣告。但是要注意的是，廣告的密度一般有限，一個屏幕有四五條內(nèi)容，一般廣告就占據(jù)一條，這是為了不影響用的體驗。另外，屬于廣告的，一定得打上”廣告“的標(biāo)簽。

其實當(dāng)我們分析了一下推薦系統(tǒng)的界面之后，我們就可以得到推薦系統(tǒng)的特點：在推薦系統(tǒng)中，用戶（也可稱為消費(fèi)者）瀏覽作者（也可稱為生產(chǎn)者）輸出的內(nèi)容。它其實是鏈接生產(chǎn)者和消費(fèi)者的一個中間媒介。

生產(chǎn)者，在短視頻上是發(fā)布視頻的用戶，他們的需求可能是想要更多的曝光；在攜程/airbnb，可能是酒店民宿的店家，希望有更多的人光顧；在淘寶，是商鋪，希望能賣出更多的貨。

消費(fèi)者就是用戶了，在短視頻平臺可能只是為了找樂子；在淘寶或者攜程則是目的明確的想要買東西或者住店。

推薦系統(tǒng)的作用

既然推薦系統(tǒng)是一個媒介，那么它都能有哪些作用，可以達(dá)到什么樣的目的呢？

對于消費(fèi)者而言，很明顯就是把讀者想看的東西給他。一個人喜歡看dota2的節(jié)奏，我們可以給他推各種主播的整活視頻，那他一定會很喜歡看。當(dāng)他想要買一部手機(jī)，我們可以根據(jù)他的喜好給他推薦性價比更高的那一款，那么既能達(dá)到他的目的，也很省事。

扶持生產(chǎn)者，讓他們發(fā)揮更大的價值。像一些地區(qū)比如新疆，可以產(chǎn)出非常甜的水果，但是想要在東部市場有所作為，總不能拿著廣告牌坐廣告來吆喝吧。這個時候推薦系統(tǒng)如果能幫他們找到潛在的喜歡新疆水果的客戶，就能很省事的增加果農(nóng)的收入。淘寶的一大價值其實就是讓很多的（尤其是江浙的）商品生產(chǎn)者富了起來。視頻平臺如果讓小作者也有曝光度，也可以增進(jìn)創(chuàng)作欲望。像papi醬這樣的例子，即讓自己紅了起來，也拉動了更多用戶來了解平臺。

生產(chǎn)者這里有一個問題是所謂的長尾效應(yīng)，即頭部的作者能獲得主要的曝光，而大多數(shù)作者都沒什么曝光量，如下圖

從推薦系統(tǒng)的角度來說，我們必須保證長尾的用戶也得到一定的曝光。否則大部分的作者創(chuàng)作積極性被打壓掉之后，平臺會慢慢死掉。這個后面還會專門聊。

每一種推薦系統(tǒng)，根據(jù)實際業(yè)務(wù)的不同，消費(fèi)者和生產(chǎn)者的比例有所不同。相應(yīng)的，推薦系統(tǒng)的側(cè)重點也有所不同，比如airbnb，消費(fèi)者基本是剛需，所以這時候要考慮的是生產(chǎn)者的長尾效應(yīng)，需要讓一些不那么熱門的房源得到展示。但是在短視頻平臺上，內(nèi)容是足夠豐富的，這時候讓消費(fèi)者覺得推薦的內(nèi)容有意思，好玩，則更為重要。

除了對生產(chǎn)者消費(fèi)者，對平臺自己的好處是什么呢？對于平臺來說，可能趁機(jī)賣廣告才是本體（誤）。平臺光展示內(nèi)容是不掙錢的，真正掙錢的方式是廣告主去競價一個廣告的曝光。目前大多數(shù)廣告的計費(fèi)方式都是CPM（Cost Per Mille）或者oCPM（optimized Cost Per Mille），啥意思呢？就以CPM舉例：CPM的方式是按照千次展現(xiàn)（Mille）來計費(fèi)，比如你的出價是10元，當(dāng)平臺展示這個廣告一千次（不考慮二價等因素）的時候就會收費(fèi)10元。oCPM雖然考慮了按照轉(zhuǎn)化來出價，但是還是按照曝光來收費(fèi)，因此只要有廣告出現(xiàn)在你的APP中，平臺就獲得了收入。除競價廣告之外，還有合約廣告（如開屏廣告等等）。

一開始，平臺上沒有廣告，很干凈。這個階段平臺的主要目的是拉取用戶的興趣，讓更多的人進(jìn)入，培養(yǎng)他們的粘性。到用戶體量已經(jīng)比較穩(wěn)定，且不太容易流失的時候，就會開始插廣告。但是為了用戶體驗，一般不會特別過分。當(dāng)我們看到那些廣告頻率極其高的APP就要當(dāng)心了?？赡苓@些APP已經(jīng)在走下坡路，準(zhǔn)備最后瘋狂恰一波爛錢了。

下期預(yù)告

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