【电商推荐】 推荐系统中的犹豫与容忍度

【电商推荐】 推荐系统中的犹豫与容忍度

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目录

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文章信息

Hesitation and Tolerance in Recommender Systems
推荐系统中的犹豫与容忍度

摘要

本文探讨了推荐系统中用户交互的复杂性，特别是用户在面对推荐内容时的犹豫行为及其对用户体验的影响。通过大规模调查，研究者们发现犹豫不仅普遍存在，而且对用户体验有着深远的影响。当用户在他们最终不感兴趣的内容上花费额外时间时，可能会导致负面情绪，这种现象被称为容忍。调查结果显示，容忍行为通常在犹豫之后出现，并可能侵蚀对平台的信任、满意度和长期忠诚度。研究者们识别了表明容忍行为的信号，并分析了来自电子商务和短视频平台的数据集，发现容忍行为的增加与用户活动减少之间存在强相关性。将这些见解整合到一个主要短视频平台的推荐系统训练过程中，通过四个独立的在线A/B实验，显著提高了用户留存率，且几乎没有增加额外的计算成本。这些发现强调了认识犹豫作为一种普遍的用户行为，并解决容忍问题以增强满意度、建立信任和维持推荐系统中长期参与的重要性。

研究背景

随着互联网应用的边界逐渐消失，电子商务平台和社交媒体视频直播开始涉足产品销售，这标志着传统商业竞争策略的深刻转变。平台之间的竞争回归到互联网的本质：吸引更多用户、延长用户停留时间、保持用户参与度。能够实现这一点的平台将拥有更大的竞争优势和商业潜力。因此，用户留存率成为了所有从业者的共识。推荐系统通过提供符合用户需求的信息或产品，显著提高了用户满意度和留存率。然而，传统的推荐系统将用户对推荐内容的响应分类为感兴趣或不感兴趣，将这些响应视为优化过程中的正负样本。由于点击行为被视为兴趣的信号，点击通过率（CTR）成为了评估推荐准确性的关键指标。但是，用户意图和情绪的复杂性和多样性，使得意图与有限的行为类型之间的相关性变得复杂。例如，点击可能不仅反映了兴趣，也可能表示在做出判断前需要更多信息。因此，将点击主要解释为正面信号可能会给系统引入不确定性。

问题与挑战

研究中面临的主要问题和挑战包括：

1. 用户在推荐系统中的犹豫行为是否普遍存在，以及如何准确识别或捕捉这种状态。
2. 如何处理用户在犹豫之后表现出的容忍行为，以及这种行为如何影响用户对平台的信任和满意度。
3. 如何在推荐系统中整合对犹豫和容忍行为的理解，以改善用户留存率。

如何解决

为了解决这些问题，研究者们采取了以下步骤：

1. 通过大规模用户调查，收集了关于用户犹豫和容忍行为的数据。
2. 分析了电子商务和短视频平台的推荐系统数据集，以确定容忍行为与用户活动之间的关系。
3. 在一个主要的短视频平台上进行了在线A/B测试，以验证整合容忍信号是否可以减少平台放弃率。
   
   
   

创新点

文章的创新点包括：

1. 首次在推荐系统的背景下引入并正式定义了犹豫和容忍信号这两个关键概念。
2. 提出了一种新的方法来识别和处理推荐系统中的容忍行为，这可能改善用户留存率。
3. 通过在线A/B测试，展示了以低成本策略针对容忍信号可以显著提高用户留存率。

算法模型

文章中没有详细描述具体的算法模型，而是侧重于通过用户行为分析来优化推荐系统。研究者们通过分析用户与推荐内容的交互行为，特别是犹豫和容忍行为，来调整推荐系统的训练过程。他们提出了两种处理容忍信号的策略：

1. 将容忍样本视为负信号。
2. 将容忍样本视为弱正信号，并引入了一个折扣机制来调整模型的优化目标。

实验效果（包含重要数据与结论）

研究者们通过四个独立的在线A/B实验来测试他们的假设，实验结果表明：

1. 将容忍样本视为负信号或弱正信号的策略，都能显著提高用户的次日留存率，平均提高了0.67%和0.36%。
2. 尽管用户在平台上的停留时间（dwell time）有所减少，但这反映出犹豫或不确定的减少，这可能意味着更高质量的用户参与度。
3. 实验结果强调了超越传统参与度指标，考虑更细微的互动模式的重要性，这有助于推动更智能、更以用户为中心的推荐策略的发展。
   

推荐阅读指数和推荐理由

推荐阅读指数：★★★★☆

推荐理由：

• 本文提供了对推荐系统中用户行为的新视角，特别是犹豫和容忍行为对用户体验和留存率的影响。
• 通过大规模调查和在线实验，研究者们提供了实用的见解，这些见解对于设计和优化推荐系统具有实际价值。
• 文章强调了在推荐系统中考虑用户情绪和心理状态的重要性，这是推荐系统研究中的一个新兴领域。
• 尽管文章没有详细介绍具体的算法模型，但其发现对于工业界实践者和学术界研究者都具有启发性，特别是在用户行为分析和系统优化方面。

综上所述，这篇文章为推荐系统的研究和实践提供了有价值的见解，特别是在理解和利用用户行为信号以提高用户留存率方面。

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后记

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