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自個性化推薦算法在各種軟件廣泛應用開來，千人千面的說辭已經被互聯(lián)網用戶熟稔于心。
可以說，這些被頻繁使用的軟件可能比消費者本身還要了解你的偏好。
但，你真的知道，這些軟件是怎么把這些信息更有效率的推送到你面前的么？作為創(chuàng)作者和用戶，如何利用推薦系統(tǒng)反哺自身？
本文將以B站為例，詳細回答這些問題。
所謂千人千面，放在產品中，人指的是用戶，面指的是內容。
一方面，用戶因為年齡、性格、愛好、生活閱歷的不同，對內容有不同的需求；另一方面，內容的種類和質量也影響用戶的偏好。
用戶和內容的高效連接和互相成全，是推薦系統(tǒng)，尤其是推薦算法的最高目標。
我們先來走一遍用戶視角。
進入B站，有明確的動畫、音樂、舞蹈、科技等按內容類型劃分的一級導航區(qū)。
以科技區(qū)為例，又可以展開為科學科普、社科人文、演講公開課等二級導航；當你選擇科學科普欄目，又能看到環(huán)境、科學、生物、氣象這些小分類。
我們以羅翔教授的這篇《為什么刑法要嚴格解釋》為例，從科技>社科人文頻道，進入視頻詳情頁，可以在頁面中部看到和視頻相關的信息。
這里有三塊重要信息：
第一，視頻播放量、彈幕量、評論數(shù)和數(shù)據(jù)排行表現(xiàn)，分別為161.1萬、2.6萬、7967和全站日排行最高第七。
第二，點贊數(shù)、不喜歡數(shù)、投幣數(shù)、收藏數(shù)和分項數(shù)，其中不喜歡數(shù)并不顯示，其余可量化的數(shù)據(jù)為24.1萬、10萬、3.3萬和7616。
第三，視頻標簽，這里區(qū)分了比較熱門的羅翔、法考專輯標簽，也有刑法、校園星UP、厚大等普通熱度話題。
這樣就可以得到一份有關視頻內容的Tag標簽：
那這些標簽是怎么來的？
我們從投稿流程看一下，哪些是可以由創(chuàng)作者控制的：
從投稿頁面可以發(fā)現(xiàn)，用戶上傳視頻后，可以填寫的內容有五項，分別是分區(qū)、標題、類型、標簽和簡介，其中標簽的選擇可以是自定義、推薦來源和參與活動。
如果按照視頻投稿前后來給一份內容畫側寫，創(chuàng)作者相關信息和內容信息可以歸為靜態(tài)數(shù)據(jù)，而具體的數(shù)據(jù)表現(xiàn)隨時間會隨時間變化歸為動態(tài)數(shù)據(jù)。
萬物皆有聯(lián)系，“你的氣質里，藏著你讀過的書和走過的路”告訴我們人格特質會受讀書習慣和生活經驗影響，而用戶的瀏覽、消費等操作行為也隱藏著個人的偏好。
先來看一下B站用戶會被記錄哪些信息和行為數(shù)據(jù)。
歷史瀏覽行為：
播放歷史的記錄使得用戶可以方便的追蹤到自己在什么時間看了什么視頻。但用戶往往并不會關注自己看到了哪里，而只在乎下一次點進去是否可以跳過已播放的部分。
但播放時長比是對視頻質量評判的一個重要標準：
播放時間短，用戶可能只是被播放量或標題吸引點進來隨便看看， 但實際并不偏好此類內容；
播放時間中等，用戶可能偏好此類內容，但視頻時長或質量會影響觀看完整度；
播放時間長，反映出這類內容可能正對用戶興趣。
此外，用戶在視頻詳情頁對內容的點贊、收藏或不喜歡等操作，也反映出了個人偏好；評論作為文本數(shù)據(jù)，也可以從其長度、情感偏頗、可讀性反映出用戶對內容的喜好程度。
上述可以被用戶明確感知到的行為被歸為顯式行為，而另一類包含屏幕操作軌跡、停留時長等不易被用戶感知到的操作被稱為隱式行為。
后者除了被用于構建用戶側寫外，也可以用于激發(fā)用戶的顯式行為，如在B站視頻詳情頁停留時間滿足一定水平后，會觸發(fā)分享圖標轉為顏色鮮明的微信圖標。
關注和訂閱：
關注和訂閱的up主、話題等，也會暴露用戶的興趣。
例如，用戶的關注列表里70%都是類似巫師財經、硬核的半佛仙人、財經藥丸這類up主，那系統(tǒng)在評估用戶愛好的時候大幾率會給貼上金融愛好者的標簽。
消費行為：
B站用戶的消費除了會員外，還包含課程、虛擬游戲、演出展覽、線下游戲等，而消費會留下交易金額、時間、地址、類型等痕跡。
B站數(shù)億活躍用戶中，移動游戲月均付費用戶接近150萬，直播季度付費用戶120萬，占比僅為1%左右；作為“金主”，他們不僅在權益享受上優(yōu)于普通用戶，也會因其出色的消費能力而被推薦系統(tǒng)“盯上”，貼上“消費能力佳”的標簽。
身份信息：
用戶的身份信息包含性別、年齡、教育水平、地理位置等，允許訪問通訊錄、上網記錄后，平臺還可以獲取到社交關系和其他產品使用情況，來推算用戶對產品的需求程度。
綜上，本文得出一份有關用戶信息和行為的Tag標簽：
從B站首頁，我們可以發(fā)現(xiàn)：目前基于興趣的推薦視頻一般可以分為這幾種：已關注、高贊視頻、新星計劃、關注的人贊過、廣告和互動視頻，這些標簽正是基于內容或用戶的tag標簽推送到了用戶面前，但單一的tag處理，推薦精確度上還有可以優(yōu)化的空間。
完成對內容和用戶的tag處理后，這兩者仍是個體，但個體間會因為標簽的類似產生聯(lián)系，從而多個個體能夠進入同一圈子，權重和相似性通常被用作劃分圈子內個體關聯(lián)程度的標準。
內容和內容之間的相似度常用創(chuàng)作者相關信息（認證、關注）或內容信息（頻道、話題活動、關鍵詞）來計算，而數(shù)據(jù)表現(xiàn)則一般用于排序展示在排行榜或熱門中。
這一算法通常用于熱榜推薦場景。
比如動物圈下的熱門標簽汪星人、喵星人、大熊貓等，就是因為內容信息中關鍵詞的相似而被劃分為同一類視頻，進而可以集中展示；或是搜索場景，依據(jù)關鍵詞進行搜索，關鍵詞用于和數(shù)據(jù)庫內的創(chuàng)作者或內容信息進行匹配。
用戶和用戶之間的相似度常用用戶行為來計算，這一過程被稱為協(xié)同過濾，主要以基于物品的協(xié)同和基于用戶的協(xié)同為底層框架。
基于內容的協(xié)同：
主體是內容，根據(jù)用戶喜歡的視頻，找到和這些視頻相似的內容再推薦給用戶。
區(qū)別于上述的內容類聚，內容協(xié)同的過濾標準是用戶行為指向內容的相似性，而后者的標準沒有納入用戶的偏好。
基于用戶的協(xié)同：
主體是用戶，根據(jù)某一用戶喜歡的視頻，找到和這位用戶有類似偏好的用戶，再把這個群體所偏好的視頻推薦給用戶。
我們以B站不同視頻的用戶瀏覽情況舉例，來區(qū)分這兩類推薦方式。
假設用戶A喜歡看科技和數(shù)碼區(qū)的內容，B站會給這類用戶推薦什么視頻：
根據(jù)給出的內容分區(qū)和瀏覽用戶來判斷用戶的喜好，在基于內容的協(xié)同下，系統(tǒng)會給用戶A推薦游戲區(qū)的內容——因為這三個分區(qū)的瀏覽用戶相似度更高。
而在基于用戶的協(xié)同下，系統(tǒng)會給用戶A推薦動畫和游戲區(qū)——因為A和用戶B、C的瀏覽歷史相似度更高，而這個群體似乎更偏好這兩個分區(qū)。
這一算法更常出現(xiàn)在推薦場景。
觀察下面這個例子，可以發(fā)現(xiàn)用戶近期觀看的偏好和關注up主皆是舞蹈音樂類，所以首頁推薦同類視頻的占比可以達到60%以上。
1）內容冷啟動
對于一個B站內新生產的視頻來說，其數(shù)據(jù)表現(xiàn)在短期內并不具備很高的參考價值，所以可供推薦系統(tǒng)參考的是內容方的靜態(tài)信息。
從創(chuàng)作者相關信息來看，一個過去創(chuàng)作記錄更優(yōu)質的up主的新內容會在冷啟動階段獲得更高推薦量；從內容信息看，標題、更新時間、關鍵詞和封面則是主要因素。
2）持續(xù)創(chuàng)作能力的培養(yǎng)
對于一名up主來說，標題、關鍵詞的選取不過是短時間的嘩眾取寵，真正能獲得穩(wěn)定關注者和預期收益的關鍵在于提高內容質量、培養(yǎng)自身的持續(xù)創(chuàng)作能力。
基于平臺對內容原創(chuàng)度、垂直度和傳播度的衡量，up主可以更有針對性的尋找自身擅長、熱點度高的版塊，并構建自身創(chuàng)作的周期體系，在更新時間、內容質量上保持穩(wěn)定性。
3）普通用戶也可以訓練自己的待看清單
利用推薦算法的機制，普通用戶也可以參照其原理，訓練自己的推薦清單，從而合理利用B站。
比如，喜歡科普知識類分享的用戶，在關注同類up主、延長科普類視頻播放時長、增加點贊、評論、分享行為后，會發(fā)現(xiàn)首頁推送會更合自己的興趣。
1）用戶冷啟動
相對內容，用戶從注冊到活躍，也會面臨一個從0到1的過程，平臺在此期間最重要的目的是通過優(yōu)質內容提高用戶活躍和留存。
相比行為數(shù)據(jù)，身份信息是平臺可以獲取到第一手信息，比如依據(jù)手機品牌對用戶偏好做出第一輪興趣猜想。
但要留住用戶，平臺更重要的任務是尋找到小白用戶的興趣點，給他貼上標簽、劃分興趣圈。
一方面，平臺可以通過某頻道的強曝光逐步探索用戶的興趣，鎖定具體分區(qū)并逐漸縮小范圍，或是根據(jù)年齡這一維度更多元的屬性來做用戶協(xié)同推薦；另一方面，平臺可以積極利用用戶在初始階段主動選擇的分區(qū)、關鍵詞搜索行為來逐步構建側寫。
2）內容多樣性和質量優(yōu)化
平臺給出的頻道是有限的，而B站月均PUG視頻提交量就可以達到310萬，顯然，把規(guī)模如此大的視頻數(shù)僅用幾個標簽劃分是遠遠不夠的。
因此，B站不僅允許創(chuàng)作者給視頻添加已有標簽和自定義標簽，還允許觀眾給視頻添加標簽，豐富視頻維度。
從質量上看，B站目前延長了對視頻的審核流程，意味著對視頻真實性、原創(chuàng)、價值引導上的審核會更加嚴格，這一優(yōu)化不僅是對用戶的尊重，更有利于平臺的長期維護。
3）推薦算法也要跳出封地
推薦算法的怪圈在于“信息繭房”，一種體現(xiàn)是：用戶越是消費某一類內容，系統(tǒng)越會推薦同類內容，而其他內容被隔離在外；另一種體現(xiàn)是：數(shù)據(jù)表現(xiàn)越好的內容越能獲得推薦，而長尾視頻無出頭之日。
針對前者，B站的推薦系統(tǒng)并不會止步于用戶已有興趣的推薦，而是會在探索中鼓勵用戶發(fā)現(xiàn)自身更多元化的興趣，這就是基于用戶的協(xié)同推薦要優(yōu)于基于內容的協(xié)同的地方。
針對后者，B站在長尾視頻曝光上，引入了新星計劃，也會提高首頁推薦的權重。
4）推薦系統(tǒng)>推薦算法
推薦算法并不等同于推薦系統(tǒng)，人工編輯也有一席之地。
推薦算法下的信息流容易遇到熱點話題刷屏等問題，而在價值、新鮮話題的反應上，人為和機器推薦的組合有時更能起到畫龍點睛的作用。
5）up主持續(xù)創(chuàng)作的引導
Up主持續(xù)創(chuàng)作的動力不僅來自于金錢激勵，也來自于成就感、社交互動等心理激勵，而合理運用推薦算法可以在滿足創(chuàng)作者心理需求的同時，帶來金錢激勵。
尤其需要注意的是：B站目前月均活躍up主的數(shù)量已達到百萬級，如何按照活躍度、關注度、創(chuàng)作質量等維度合理分配up主的推薦比重，是B站運營迫切需要解決的問題之一。
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4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉網站等，誘騙用戶點擊鏈接
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
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4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
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1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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三、申訴
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