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杨宇航 百度社区技术部 yangyuhang02@baidu.com 2013.10.26
推荐技术在 百度UGC产品中的应用 杨宇航 百度社区技术部
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UGC
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UGC中的数据挖掘 内容质量 低质 高质 内容消费 检索 推荐 标签
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阅读
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特征收集 基本属性 用户行为 噪声 结构化信息 非结构化信息 热度：点击热度、购买热度 协同：协同点击、协同购买 数据稀疏
作者，分类，出版社，标签 非结构化信息 图书的标题信息 用户行为 热度：点击热度、购买热度 协同：协同点击、协同购买 噪声 数据稀疏
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评分策略 推荐得分 基础相关性 图书信息 结构化属性 非结构化 属性 热度 购买行为 浏览行为 协同概率 协同购买 协同浏览
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基础相关性-图书信息
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基础相关性-热度
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协同概率 协同概率 购买图书Xi的情况下购买图书Xj的概率： 浏览图书Xi的情况下浏览图书Xj的概率：
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图书推荐模型 由图书Xi推荐图书Xj 的推荐得分
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文档推荐
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文档推荐框架 相关特征 重排序 推荐文档 输入文档 Query 分析 检索结果 Index Index Index
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文本相关度 关键词相关度 检索相关度
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分类相关度 全部学科分类 医疗卫生 工程技术 自动化计算机 计算机应用 计算机网络 材料科学 …… 自然科学 农林牧渔 人文社科 xi xj
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付费文档推荐模型 线性加权 GBDT- Gradient Boost Decision Tree
LR- Logistic Regression
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效果评估 策略评测效果 与旧版策略相比推荐效果的变化 推荐覆盖率变化 40% -> 95+% 优质 合格 不合格 比例 75.5%
17% 7.5% 变好 没变 变坏 比例 55% 40% 5%
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标签的应用 帖子 用户 小清新 小资 八卦 女神 屌丝 吧
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推荐是内容消费的重要一环 标签是一种重要的内容组织形式 什么样的标签体系能解决什么样的问题
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Thanks! Q&A
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