豆瓣电影推荐策略优化
问题：豆瓣电影的网页「喜欢这部电影的人也喜欢」模块的策略优化 推荐模块的理想态：帮助用户发现「想看」的电影 衡量指标：推荐列表的用户点击率（感兴趣）；点击后标记想看的比例（想看） 需求理解： 用户想看电影的影响因素（用户偏好，电影特征，其他用户相关行为） 喜欢XX的人也喜欢其实本质上是相关推荐，也就是每个电影本身与另外一部电影的相关性，被同一个用户都标记为喜欢的比例。 阶段性调研：抽取我自己最近看的一些10部电影查看推荐列表分析是否满足我的需求，没有能引发我进一步标记想看的推荐列表。如果在内部可以抽取推荐列表中用户点击和未点击的进行对比。 推测现有的推荐策略逻辑 用户特征：未采用；是否登陆账号并不影响推荐结果（豆瓣竟然不是个性化推荐！一个比较大的Bug是没有引入这个导致有些类别推荐的电影我都看过了） 电影类别：强特征；基本上推荐的10部均为同类型电影 电影标签：强特征；其实用户标签本身就包含了其他认为抽象特征的，具有很强的相关性 导演名称：中特征；部分电影推荐的同导演的电影有些并未排到特别靠前 电影时间：弱特征；部分老电影推荐的时间跨度也比较大 国家：弱特征；没有看出来特别强的相关性，不太确定是否有关联 评分/评分人数：这个有些意外，基本上推荐的都是评分正负1之内的，所以啊看好电影才会推荐好电影啊 豆列：弱特征；尝试的几个没找到相同豆列，可能电影比较冷门 推测未达到理想态原因（扩充量与用户点击数据，可以给出每种原因的占比和解法） 推荐电影已经标记过（看过/想看/在看），没有推荐意义 用户自定义的标签特征过大时带来推荐宽泛无相关性，如大部分重合标签为剧情/中国等等 推荐电影之间的差异度，有些推荐出现系列电影123推荐 展示环节：只有海报和名称，信息本身不足以吸引我进一步点击 针对性解决方案建议 引入用户特征：标记过的电影不再推荐出来，引入与之前标记打分的电影相关分析 引入用户偏好：根据用户画像中对于类型 电影 演员的偏好打分 电影特征挖掘：从电影本身提取更丰富的标签信息；规范化用户新增标签系统 推荐内容差异化控制：相同系列电影或重复的类目标签进行标注 推荐样式优化：增加展示片名和推荐原因（如导演演员评论等等） 引申的思考-如何发现更多内容 书影音模块满足的最核心需求就是：发现想看的书/影/音，记录自己看过的内容和评价；其中第一个需求发现有两个途径：搜索和推荐，搜索多是带有目的性，而推荐则是在目的不明确的情况下去发现。 想起来自己开始喜欢上看电影是在B站资源丰富的年代，看每一个冷门电影都会有弹幕介绍，会有很多热心人在片尾推荐喜欢这部的人可以去看看XXX，然后是简短的推荐原因。 而这个痛点目前满足的怎么样呢？虽然有很多公号微博资讯在推荐电影书，但是如何做到真正的个性化！其实打开豆瓣「佳片推荐」小组可以看到大家的各种推荐需求： 求推荐高智商女主的电影 让你真正感受到女性魅力的电影 教师相关的电影 黑色幽默片 类似《调音师》一样的惊悚恐怖电影 求推荐实质上是悲剧的喜剧电影 有哪些灵魂互换题材的电影 有没有高甜无虐点的剧推荐 豆瓣做了哪些优化呢 网页版的推荐效果应该不是很好，但是19年看到了豆瓣几次改版在做这方面的优化 搜索策略优化： 内容扩展：综合，书影音，小组，日记，用户均支持搜索，当然还是不会支持广播搜索 界面扩展：默认页面不再是只有历史记录，增加热搜排行，小组话题等 推荐策略优化（APP端优化） 喜欢这部电影的人也喜欢 展示电影评分信息方便选择 前置点击操作想看，看过的会把推荐标记为「看过」（有点纳闷为什么会推荐看过的电影，推测可能是强化用户标记的成就感） 电影首页为你推荐（个性化推荐） 片单推荐（温情片/文艺片/法国电影）～ 运营编辑的类型推荐 电影推荐（海报+电影剧照+评分+推荐评论+推荐原因标签） 想看操作前置 推荐标签：喜欢XXX的也喜欢，中国大陆 温情 家庭，2016年度冷门佳片，伍迪艾伦导演，真实事件改编，2017年评分最高的日本电影，评分最高的历史片 排行榜（从众心理） TOP250 分类TOP20 年度榜单（分类） 一周口碑榜 实时热门电影 后续想法 个性化推荐中口碑比较好的一个是豆瓣FM和后期的网易云音乐，一个是现在的头条（技术而已） 音乐和资讯的推荐相对电影更简单，因为电影的验证成本比较高（2个小时+可以观看），所以难度也更大 好的体验：想看电影在推荐里面发现挺有兴趣——很容易找到资源——看了之后发现真不错（豆瓣推荐的电影，这套流程非常长。