“千人千面”人群推薦算法解讀，正確認識人群！-

想把千人千面的工作原理講透徹一些，但是又怕學術性太強，絕大多數(shù)讀者讀不懂，所以整理了很久，決定用學術性內容+通俗易懂的場景講解方式讓大家理解。

在日常與粉絲的交流中，我發(fā)現(xiàn)很多人對千人千面的理解都是錯誤的，這里舉幾個典型的錯誤理論供大家參考：


1.補單是可以控制精準人群的，也就是所謂的精刷。


2.補單的時候，通過提前收藏，加購，第二天或更長時間再成交，會讓鏈接人群更精準。


3.只要我用女性賬號來補單，就是女性標簽，用寶媽賬號來刷，就是寶媽標簽。


4.通過直通車人群溢價來補單就會避免人群不精準問題。


5.人群精準會讓鏈接的權重更高。


6.在不登錄賬號的情況下，我的搜索結果是沒有千人千面的。


以上的論點，在很多人心中都根深蒂固了，大多數(shù)人對人群標簽的理解就止步于這里了，因為一些機構，民間的傳播，所以造成類似這樣的說法大行其道（大家會發(fā)現(xiàn)上面的舉例大多跟補單有關，其實這也是想告訴大家補單是不可能保證人群的精準性的），但是，這些說法確實都是錯的?？赡艽蠹矣X得不可思議，那這些論點究竟是怎么錯的呢，我們從推薦算法原理本身來給大家講解，讓大家認識什么是真正的千人千面，相信大家可以自行找到答案（如果看完文章還不能理解，可以再問我）。


說到千人千面，人群標簽這些名詞，不得不說到推薦算法，這個數(shù)學與信息技術完美結合的偉大發(fā)明，它是基于用戶行為的大量樣本統(tǒng)計和協(xié)同過濾，對用戶需求進行預測的技術。從買家角度而言，這種技術會讓用戶實現(xiàn)所想即所得，從賣家角度而言，可以擴展競爭維度，減少單一維度的競爭壓力，讓產(chǎn)品多樣化，百花齊放。------------好，這只是個千人千面的概念，可能不太好理解，下面我們從場景中理解一下千人千面的存在。


相信大家都有這樣的體驗，比如你坐月子的老婆給你打電話說家里的尿不濕不夠用了，打開淘寶，首頁就出現(xiàn)了尿不濕的推薦；比如你和朋友在微信聊汽車，微信朋友圈就開始推汽車廣告。這些現(xiàn)象讓我們感覺像個人信息泄露一樣。其實像淘寶，微信這些工具，是不會竊取你的個人隱私的，是你的行為數(shù)據(jù)讓平臺知道你的需求。我們以淘寶的千人千面舉例，在買家用戶注冊賬號的時候，需要填寫個人的性別，身份證號等信息，很多人認為這就是千人千面的依托數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)并不可靠，且數(shù)據(jù)過于基礎。淘寶會采集你更多的行為數(shù)據(jù)，比如你使用過的手機，上過的app，看過的新聞，打車的頻率，發(fā)紅包的金額次數(shù)，欠銀行的貸款等等，這些都會構成你個人數(shù)以萬計的事實標簽。標簽的采集是很容易的，難在模型的建立，如何通過標簽模型來準確的預測用戶的需求。我們拿淘寶首頁內容板塊為例，常規(guī)的行為推薦算法是類似這樣的公式：內容訪問權重=行為權重*時間權重*衰減因子，行為權重：我們點擊一篇內容，回復，點贊等行為，都會計入行為權重，根據(jù)平臺積累的大數(shù)據(jù)，計算出了不同類目不同產(chǎn)品下的各種操作行為權重分數(shù)，在用戶進行回復，點贊，收藏等行為時進行權重加分；時間權重：停留時間越長，時間權重也會越高；衰減因子：用戶的單次行為不能作為用戶喜好的直接評定，隨著時間的推移權重也會慢慢衰減。由這樣三個權重維度的綜合計算得到了我們的內容訪問權重，在我們多次訪問同類型內容時，每次都會獲得對應的內容訪問權重，平臺對這些權重進行累加，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡的閾值函數(shù)（Sigmoid函數(shù)）進行標準化，得到一個閾值為（0,1）的結果，通常推薦算法標準化過程是對Sigmoid函數(shù)的變形公式，得出一個閾值位0-10的結果，也就是我們所說的質量分（直通車的質量分也是以這樣的方法計算來的哦），權重（或說質量分）越高，內容板塊推薦類似內容的比例和頻率就會越高，這就是行為推薦算法（你的行為影響了你），值得一提的是，世界上所有推薦算法的處理過程都是類似如此的，沒有太大差異。這個過程，也就是大家常說的打標簽（比如我們搜索看過一個產(chǎn)品后，猜你喜歡就會推薦類似的產(chǎn)品，并且看過多種產(chǎn)品，猜你喜歡推薦的頻次是不一樣的）。


但是這只是個人的行為推薦，比如我們在補單的時候，讓刷手提前瀏覽一下某個產(chǎn)品，第二天再去搜索，位置就會很靠前，很多人會想當然的認為這樣會提高產(chǎn)品權重，其實只是這一個刷手看到的位置變高了，并不代表其他用戶瀏覽結果下你的鏈接排名也會變高，是補單者的一種錯覺、誤區(qū)！


行為推薦結果本身是有一定的應用場景的，比如我們在使用推廣工具（如直通車）時有瀏覽未購買的人群標簽，這些場景下，使用行為推薦結果是有意義的，前提你的訪客是真實的，而不是刷手，否則系統(tǒng)只會讓你的刷手看的到你的鏈接，真實用戶依然是看不到的。除此之外，我們更希望獲得的是廣大的新客，那在新客獲得過程中，推薦算法又是如何發(fā)揮作用的呢？


大家在開直通車的時候都知道，官方給提供了一系列人群包，比如年齡，性別等等，這些是作為用戶的基礎數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的，但是，前面講到的行為推薦結果難道就對千人千面沒有作用嗎？顯然這是不可能的。平臺會通過用戶行為采集用戶偏好，來把有相似需求的人整理到一起，進行關聯(lián)推薦。下面我們說一下工作原理：我們每個人的行為偏好，都會以權重的形式記錄在云平臺，而一個人是會有很多偏好的，系統(tǒng)會把你的各種偏好轉化成特征向量，比如你的消費能力，興趣，社交偏好權重分別是3,6,7，那么你的偏好值會作為一個坐標點r(3,6,7)被存儲在多維空間的數(shù)據(jù)模型中，然后把每個人的坐標帶入余弦公式中，就可以計算出特征相似的人了。這樣平臺可以輕易的根據(jù)與你特征相似的人的購買行為來對你的瀏覽結果進行推薦，即使你沒有過瀏覽行為，也是會給你推薦一些產(chǎn)品或內容的。這種推薦算法是要遠比行為推薦給你的結果更有意義且更準確的，我們稱為關聯(lián)推薦算法（你的行為，影響了別人，別人的行為，也影響了你）。我們平時開直通車圈人群，搜索購買行為影響的人群，都是基于關聯(lián)推薦算法的，而關聯(lián)推薦算法的前提是行為推薦算法。


然而，用戶的行為特征與用戶的基礎數(shù)據(jù)是沒有直接關系的，比如我們在開直通車的時候，傳統(tǒng)的人群包里都是年齡，性別等這些維度的屬性，而不是特征屬性，而我們每個用戶在產(chǎn)生行為的過程中，系統(tǒng)也并沒有直接跟用戶填寫的基礎數(shù)據(jù)做直接關聯(lián)，我們用戶的基礎數(shù)據(jù)（年齡，性別等）為顯式數(shù)據(jù)，稱系統(tǒng)統(tǒng)計的用戶行為特征數(shù)據(jù)為隱式數(shù)據(jù)，平臺會根據(jù)大部分已知的顯示數(shù)據(jù)與他們的隱式數(shù)據(jù)進行關聯(lián)，然后訓練未知的用戶數(shù)據(jù)，來預測用戶的顯式數(shù)據(jù)是否正確，比如通過平臺內所有相同特征的人來預測這些人是不是都是男性，大部分成熟平臺這樣的預測結果準確度現(xiàn)在都在90%以上（換句話說，你用戶填寫的性別年齡數(shù)據(jù)，平臺并不會當真，而是通過大數(shù)據(jù)確定的）！這樣，再把顯式數(shù)據(jù)作為商家可選標簽用于選擇和購買廣告等，比如直通車選性別，年齡人群這些，是商家可選的顯式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會對應找出這些人群的隱式數(shù)據(jù)關系，來推薦給你真正想要推薦的用戶。這也解答了開始我們提出的一個問題，并不是你用寶媽人群補單，就能打上寶媽人群的標簽！


到這里，推薦算法的原理和在平臺內的使用場景，我們就已經(jīng)基本掌握了，因為這篇內容學術性較強，可能很多人讀到這里已經(jīng)叫苦不迭了，沒辦法，就算大家讀不懂，我也要先把原理給大家講清楚，對于做過算法工程師的小伙伴來說，應該會好讀的多。不過沒關系，就算前面的內容你都沒看懂，也不要緊，大家記住后面的內容就好了！


首先，一切補單的行為都是無法模擬系統(tǒng)對人群偏好的算法的，所以大家不要指望補單的同時還能兼顧人群的精準，這是永遠都不可能實現(xiàn)的！


第二，用戶標簽是被動形成的，商品標簽也是如此，在用戶的購買過程中，才慢慢形成標簽，千人千面固然重要，但是也不要把它過于神化，它只是對概率論與數(shù)理統(tǒng)計學科的應用過程，你的產(chǎn)品符合什么樣的人群，是打娘胎里就定下的，而不是你能通過一些技術手段來改變的，你要做的不是找到更好的人群，而是找到匹配你產(chǎn)品的人群，這個人群是客觀存在的。


第三，人群標簽在競價系統(tǒng)中（比如搜索結果）并不是一種權重，競價權重本身還是依賴產(chǎn)品產(chǎn)值的，只是比如在一個類目中有幾款產(chǎn)品是符合同一種人群的，系統(tǒng)就會給這類人群優(yōu)先推薦這幾款產(chǎn)品，那么我們開直通車的時候，當這類用戶搜索產(chǎn)品的一瞬間，系統(tǒng)會根據(jù)我們跟競品的出價關系來決定先把哪個產(chǎn)品展現(xiàn)給用戶而已。

講到這里突然想到一點，很多類目的補單比例是很大的，那么在這些類目中，用戶的特征收集勢必是有很大誤差的，所以這種時候哪怕我們通過付費開的人群是最適合這個產(chǎn)品的人群，也不一定能得到最好的數(shù)據(jù)，所以很多商家會感覺補單多的類目，做付費推廣好難。其實大家理解了原理后，只要知道，被動的去測試所有的人群條件，找到表現(xiàn)最好的人群來做就好了，而不要通過主觀思想認為我的產(chǎn)品一定是男性標簽，或者一定是高消費群體標簽，這樣在這種類目里，你的數(shù)據(jù)就能優(yōu)化的好了。

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