一种简单的个性化导航实现

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移动端时代的挑战:手机屏更小,输入更不便,信息过载问题更严重。

用户获取信息的方式:浏览 vs. 查询

点击距离(click-distance):

click-distance(i) = selects(i) + scrolls(i) i为item的意思。

1 个性化用户兴趣

两种点击:

  • static hit-table:大众的点击数据,one-size-fits-all
  • user hit-table:个人的点击数据

其中static hit-table如下:

某一个用户的hit-table如下:

然后根据此计算这个用户对每个item的喜好概率. 概率计算:

该用户的喜好排序为:C>F>B>G>D>E

2 个性化调整

ok,计算好了之后。需要对每个用户做menu的调整。调整方式采用的是:垂直提升(vertical promotions)。举个例子,原先如果是三层:根菜单-父菜单-菜单选项。菜单选项提升到父菜单级别,父菜单提升到根菜单级别。别外同级之间的相对位置也会进行调整。

3 指标评测

  • 平均点击距离(是否降低)
  • 平均每个session的平均导航时间(是否降低)
  • 平均内容浏览时间(是否提升)

参考:

1.personalization techniques and recommender systems, Gulden Uchyigit etc.

基于Wide & Deep Learning的推荐系统

我们先来看下Google Inc的paper:Wide & Deep Learning for Recommender Systems。# 一、介绍推荐系统可以看成是一个搜索排序系统,其中输入的query是一个用户和上下文的集合,输出是一个item列表。给定一个query,...… Continue reading

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