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 • 推荐⽤户有过交互的内容(看了⼜看) 预测不准确 • 成功率⾼,⻓期价值低 • 局部提升⾮全局提升(抢其他渠道流量) • 成功率⾼因此ctr⾼ • 容易陷⼊局部最优 个性化内容
 兴趣命中少
 推荐较少 正样本不⾜ • 热点推荐 • 推荐近期热点 • 容易陷⼊局部最优 • 个性化兴趣推荐 • 推荐符合每个⽤户兴趣的内容 • 成功率低因此ctr偏低 • 更具⻓期价值 • 短期收益可能⼩,但容易⻓期收敛 • 推荐命中成功率:retargeting 热点 个性化发现 • 推荐命中(不命中)价值:个性化发现 推荐热点 retargeting 当前⼯业界常⻅⽅法的问题探讨 个性化推荐⼯业界常⽤⽅法 • 流程:召回、排序 • 特征: • 统计特征 • ⽤户画像:DEMO、⽤户对于标签的frequency 、recency • ⾼维组合特征 • Item based similarity(i2i) Common Algo Framework(对应的优酷的⽅法) Rank R

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