簡單易懂的現代推薦系統 Recommender Systems

Luke Hong
Luke Hong
Jun 29, 2020 · 4 min read
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適當的圖片也是爭奪注意力的手段之一

在這個資訊超載的年代,使用者有限的注意力也成為各種串流平台、網路廣告、電商等數位服務的兵家必爭之地。這篇文章將會概略的談論推薦系統常見的幾種方式。

本篇內容節錄自我在 DataCon.TW 2019 講的《推薦系統:從 Data Pipeline 到 Machine Learning》

什麼是推薦系統

對於社群網站、內容網站或是串流服務,使用推薦系統來提升使用者黏著度。例如動態牆貼文的排序演算法、你可能會喜歡的文章/音樂/影片等形式,一方面可能與品牌經營有關,另一方面就是關係到網站上的廣告收益

而其他的電商、訂房網站上推薦系統的成功與否,更是直接與營收相關

推薦系統的常見方式

隨機 Random

隨機雖然可恥但是有用

事實上有用的話一點都不可恥,在某些環境下隨機推薦就可以有一定的成果。特別是如果再採用部分已知特徵後(作者、類別、品牌等),可能會得到很不錯的效果

是一個成本極為低廉的優質方案。

開發難度 ★☆☆☆☆
服務成本 ★☆☆☆☆

最新趨勢 Latest/Trending

相較於隨機推薦來說開發成本並沒有顯著的差異,而服務成本可能會需要額外的元件而上升一點點(如架設 Elasticsearch 計算趨勢排行)。

開發難度 ★☆☆☆☆
服務成本 ★★☆☆☆

內容推薦 Content-Based

現有的搜尋引擎(Solr、Elasticsearch)可以輕鬆地做到這件事,只要將資料匯入並使用 More Like This 的功能即可,也可以自行開發查詢的方式。

但是這方法產生一些像是如何維護資料的正確性資料保存期限等衍生性問題。

開發難度 ★★★☆☆
服務成本 ★★★☆☆

協同過濾/行為推薦 Collaborative Filtering

像是其他買了單眼相機的人之中,許多都買了相機電池。因此當你要買相機時,就會推薦你相機電池。

這個方式相對的開發起來麻煩了很多,而且也有著無法包含情境、新使用者/新物件冷啟動(Cold Start)的問題。

開發難度 ★★★★★
服務成本 ★★★★☆

機器學習 Machine Learning

例如之前的一篇文章就介紹過 Airbnb 的做法,他們因此提高了 21% 的點擊率以及 4.9% 的下訂率

雖然有著許多優點,但是相對的成本卻十分高昂
不管是模型的實驗開發、訓練的運算成本、部署服務的難度等等,因此我比較不建議直接使用這個方法,開發難度與服務成本都是爆表的六顆星。

開發難度 ★★★★★★
服務成本 ★★★★★★

總結

最後是這領域其實有許多 paper 分享,閱讀時可能會獲得大量的啟發,不看實在可惜。

後記

如果喜歡這篇文章的話歡迎拍手、追蹤加分享,有什麼想討論的也可以在下方留言。我們下回見,掰掰。(Youtuber 語調)

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