目前我们的业务会产生包括搜索、筛选、收藏、浏览、下单等丰富的用户行为,这些是我们进行效果优化的重要基础。我们当然希望每一个用户行为流都能到达转化的环节,但是事实上远非这样。
当用户产生了下单行为上游的某些行为时,会有相当一部分因为各种原因使行为流没有形成转化。但是,用户的这些上游行为对我们而言是非常重要的先验知识。很多情况下,用户当时没有转化并不代表用户对当前的item不感兴趣。当用户再次到达我们的推荐展位时,我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图,将符合用户意图的相关deal再次展现给用户,引导用户沿着行为流向下游行进,最终达到下单这个终极目标。
目前引入的实时用户行为包括:实时浏览、实时收藏。
虽然我们有一系列基于用户历史行为的候选集触发算法,但对于部分新用户或者历史行为不太丰富的用户,上述算法触发的候选集太小,因此需要使用一些替补策略进行填充。
为了结合不同触发算法的优点,同时提高候选集的多样性和覆盖率,需要将不同的触发算法融合在一起。常见的融合的方法有以下几种[3]:
目前我们使用的方法集成了调制和分级两种融合方法,不同的算法根据历史效果表现给定不同的候选集构成比例,同时优先采用效果好的算法触发,如果候选集不够大,再采用效果次之的算法触发,依此类推。
如上所述,对于不同算法触发出来的候选集,只是根据算法的历史效果决定算法产生的item的位置显得有些简单粗暴,同时,在每个算法的内部,不同item的顺序也只是简单的由一个或者几个因素决定,这些排序的方法只能用于第一步的初选过程,最终的排序结果需要借助机器学习的方法,使用相关的排序模型,综合多方面的因素来确定。
非线性模型能较好的捕捉特征中的非线性关系,但训练和预测的代价相对线性模型要高一些,这也导致了非线性模型的更新周期相对要长。反之,线性模型对特征的处理要求比较高,需要凭借领域知识和经验人工对特征做一些先期处理,但因为线性模型简单,在训练和预测时效率较高。因此在更新周期上也可以做的更短,还可以结合业务做一些在线学习的尝试。在我们的实践中,非线性模型和线性模型都有应用。
主要的步骤如下:
在我们目前的重排序模型中,大概分为以下几类特征:
对于非线性模型,上述特征可以直接使用;而对于线性模型,则需要对特征值做一些分桶、归一化等处理,使特征值成为0~1之间的连续值或01二值。
以数据为基础,用算法去雕琢,只有将二者有机结合,才会带来效果的提升。对我们而言,以下两个节点是我们优化过程中的里程碑:
以上是我们在实践中的一点总结,当然我们还有还多事情要做。
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