现在随便一个推荐系统工程师都知道“探索与利用”,推荐系统怎么可能没有新兴趣探索的机制呢?

简单来说,“探索”就是为了更多的发觉用户的新兴趣,新爱好,力图拓宽用户的兴趣范围,从而更有利于用户能够长期驻留平台,同时也有利于平台的长期收益;

比如我在知乎浏览的时候,经常出现一些topic我是完全没有交互过,比如DOTA2,比如杨超越?,我这种玩DOTA1的老头确实没有接触过这两个topic,但平台其实是在试探我的兴趣,我不点击,不交互,这两个topic就逐渐消失,平台就会用其他topic继续试探我。

再比如我最近刚知道肖战是谁,偶然点了一下知乎给我推送的“探索型”文章,那么接下来我的timeline就出现了更多肖战的文章,这就是一个典型的探索成功的例子。

另一方面,“利用”就是利用已发掘的用户兴趣,通过推送相关的内容满足用户的短期兴趣,从而尽可能在当下留住用户,增加用户的使用时长。

这方面就非常简单了,我的timeline上有一半是机器学习相关的文章,因为我的历史行为记录让平台能够充分抓取到我的兴趣点。

一个成熟的推荐系统不可能不考虑这两个方面,你更别说头条、抖音、快手这些一线公司的推荐系统了。他们的工程师要是不考虑这两方面就不用在这个行业混了。

那很简单了,你说大数据精准推送,为什么会让人的视界越来越窄?这不是推荐系统的锅,这是你自己的锅。我想每个推荐系统都在尝试给你推荐一些新的东西,期待发现你的新的兴趣点,但显然,你自己并没有跳出来过。

或者从另一个方面来讲,推荐系统有能力发现你的新兴趣,却没能力培养你的新兴趣,这也不是它应该做的事情。你想拓宽你的视界,为什么不放下手机,去外面转转,去买本不同领域的书,去跟不太熟的朋友吃个饭,聊聊不一样的生活,去个没去过的馆子尝个新的地道的菜系。

线上的“探索”也许归推荐系统管,你自己视界的“探索”归你自己管。

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