“有些人認(rèn)為，算法推薦讓用戶的興趣窄化。如果長(zhǎng)久使用推薦系統(tǒng)，用戶的見識(shí)、知識(shí)、見解得不到提高?！泵鎸?duì)這樣的質(zhì)疑，字節(jié)跳動(dòng)（今日頭條）資深算法架構(gòu)師曹歡歡日前表示：“這是對(duì)算法的誤解。”

曹歡歡解釋稱，聰明的算法工程師都不希望自己的用戶興趣窄化，就像沒(méi)有一個(gè)商場(chǎng)的經(jīng)理，希望顧客每一次來(lái)到商場(chǎng)都只關(guān)注同一類別的商品。商場(chǎng)經(jīng)理都希望顧客關(guān)注盡可能多的產(chǎn)品品類，算法工程師也希望用戶盡可能的拓展自己的興趣。

　　曹歡歡還介紹，實(shí)際上行業(yè)內(nèi)一直都在利用推薦系統(tǒng)探索拓展用戶興趣，提升內(nèi)容多樣性，現(xiàn)在主流的技術(shù)是用深度學(xué)習(xí)做推薦。并且，根據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)，推薦內(nèi)容的多樣性越好，用戶的長(zhǎng)期留存概率越大。

　　在今日頭條首先在資訊領(lǐng)域應(yīng)用推薦系統(tǒng)之后，現(xiàn)在推薦系統(tǒng)被越來(lái)越多的行業(yè)應(yīng)用。對(duì)于推薦系統(tǒng)的開發(fā)者來(lái)說(shuō)，推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)存在著不同層次的目標(biāo)，有短期目標(biāo)、中期目標(biāo)、長(zhǎng)期目標(biāo)。

　　長(zhǎng)期目標(biāo)是利用推薦系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)好一個(gè)業(yè)務(wù)，提升用戶的長(zhǎng)期黏性。對(duì)于今日頭條來(lái)說(shuō)，曹歡歡表示，希望用戶用了今日頭條等應(yīng)用之后，能一直用下去，成為我們的忠實(shí)用戶。要想讓用戶長(zhǎng)期使用，用戶體驗(yàn)就需要做得很好。

　　與長(zhǎng)期目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的，是中期目標(biāo)和短期目標(biāo)，中期目標(biāo)是指在短期窗口內(nèi)提高它的黏性，比如一周留存、一月留存?，F(xiàn)在推薦系統(tǒng)業(yè)內(nèi)也在做一些探索，比如利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)范式設(shè)計(jì)，而不用監(jiān)督學(xué)習(xí)。

　　短期目標(biāo)是指用戶短時(shí)間內(nèi)對(duì)用戶的反饋。給用戶推了一篇文章，用戶有沒(méi)有點(diǎn)開、點(diǎn)贊。抖音推的短視頻，有沒(méi)有播放、點(diǎn)贊、分享。

　　因?yàn)槎唐谀繕?biāo)大家的感知性比較強(qiáng)，因?yàn)橐苍斐闪艘恍┤藢?duì)推薦系統(tǒng)的誤解。曹歡歡介紹稱，短期目標(biāo)和長(zhǎng)期目標(biāo)的關(guān)系，有正相關(guān)性，又不能完全用短期目標(biāo)代替長(zhǎng)期目標(biāo)。根據(jù)我們的觀察發(fā)現(xiàn)，推薦內(nèi)容的多樣性越好，用戶的長(zhǎng)期留存概率越大。如果只是推高熱內(nèi)容，用戶短時(shí)間也點(diǎn)擊，也停留了，今天看了也很爽。但是內(nèi)容的多樣性不好，很單一，用戶的長(zhǎng)期留存就很差。

　　曹歡歡舉例說(shuō)，這和商場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)類似，一個(gè)喜歡鞋子的用戶，假如每次來(lái)商場(chǎng)都能快速買到自己喜歡的鞋子，用戶的單次消費(fèi)就很開心，但最終用戶會(huì)減少來(lái)這個(gè)商場(chǎng)的消費(fèi)次數(shù)，除非他又產(chǎn)生了買鞋子的需求。要把用戶長(zhǎng)期留存下來(lái)，就要穿透他的興趣，拓展他的視野，讓他衣服、飲食、看電影這些消費(fèi)，都在商場(chǎng)里完成。

　　因此，對(duì)于內(nèi)容平臺(tái)來(lái)說(shuō)，提升內(nèi)容的多樣性，也是平臺(tái)的需要。所以從推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)者來(lái)講，非常希望推薦系統(tǒng)既短期數(shù)據(jù)有很好的表現(xiàn)，也希望推的內(nèi)容是多樣化的，能滿足用戶多個(gè)興趣點(diǎn)。甚至需要挖掘用戶更多的興趣點(diǎn)，盡量在一個(gè)平臺(tái)上滿足用戶更多的興趣點(diǎn)。

　　曹歡歡表示，一方面是推薦策略上，推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，會(huì)采用一些策略幫助系統(tǒng)避免內(nèi)容窄化，包括消重策略、打散策略。消重策略是指系統(tǒng)會(huì)對(duì)推薦的內(nèi)容進(jìn)行各種層次的分析，會(huì)識(shí)別哪兩篇文章或者視頻是非常類似的，比如雖然兩篇文章遣詞造句不一樣，但講的內(nèi)容是同一件事，對(duì)于這類相似的文章，如果給用戶推薦了文章A，跟文章A相似的其他文章就不會(huì)被推薦。

　　打散策略是指對(duì)于同一個(gè)方向或同一類主題的文章，比如都是足球的文章，會(huì)利用算法來(lái)保證推薦的頻率不會(huì)太高，避免用戶在前端感覺(jué)內(nèi)容的同質(zhì)化，保證內(nèi)容多樣性。

　　另一方面，是推薦模型本身，會(huì)針對(duì)性的做一些探索拓展用戶興趣、提升內(nèi)容多樣性的設(shè)計(jì)。

　　曹歡歡介紹稱，其實(shí)早在十幾年前的老一代協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，就已經(jīng)在考慮拓展用戶興趣了。協(xié)同過(guò)濾的做法非常簡(jiǎn)單、直觀，推薦系統(tǒng)會(huì)考慮你跟哪個(gè)用戶比較像，比如你們都點(diǎn)了同一類內(nèi)容，都喜歡同一類的電影，然后把相似用戶看過(guò)的，但你還沒(méi)看過(guò)的內(nèi)容推薦給你，通過(guò)相似用戶的手段實(shí)現(xiàn)了興趣的探索。

　　技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)有很多高端技術(shù)在探索用戶興趣、提升內(nèi)容多樣性，曹歡歡表示，現(xiàn)在主流的技術(shù)是用深度學(xué)習(xí)做推薦，在深度學(xué)習(xí)里面有很多方法，包括網(wǎng)絡(luò)可以做一些特殊的設(shè)置，讓它學(xué)一些新東西。因?yàn)樗杏脩?、所有?nèi)容都是高維空間的向量，可以有意識(shí)引導(dǎo)模型，讓它學(xué)習(xí)一些可能感興趣的內(nèi)容，雖然它的興趣標(biāo)簽和你不一樣。但是在這個(gè)空間里面，映射到很近的點(diǎn)，讓模型容易推出去，這里面有很多高端的做法。

　　流量層面，曹歡歡表示公司的產(chǎn)品通常會(huì)留一部分比例流量，用來(lái)探索用戶的興趣。甚至?xí)奚唐谀繕?biāo)，比如用戶某些下刷操作，會(huì)被用來(lái)推薦一些模型不確認(rèn)用戶是不是感興趣的內(nèi)容，用來(lái)探索用戶的興趣。

　　據(jù)了解，今日頭條對(duì)于很多重要新聞，以及部分小眾熱點(diǎn)新聞，都會(huì)進(jìn)行熱點(diǎn)運(yùn)營(yíng)，通過(guò)專題、熱點(diǎn)等方式直接推給用戶。曹歡歡表示，他們認(rèn)為搜索和推薦都是非常重要的信息獲取的渠道，搜索也能夠反過(guò)來(lái)幫助推薦更了解用戶，推薦更豐富的內(nèi)容給用戶。