无尽流场景优化总结

▐  相关性&多样性

每平每屋无尽流的前身--关联推荐场景更注重推荐内容与引流内容的相关性，整体召回链路相对单一。升级为无尽流形态后，为了提升用户的下拉深度以及点击效率，在多样性和用户个性化层面上要求更高。因此，我们在召回环节中，从引流内容相关度、召回多样性及热门兜底三个维度出发，增加了多条召回链路：

从多个维度丰富召回内容多样性后，观测线上7天AB指标，内容相关度召回链路累乘指标提升：uctr +10.99%， pctr +20.10%，下拉深度+1.86%，人均点击+22.62%，次均曝光+1.72%；多样性优化召回链路累乘指标提升：uctr +6.23%， pctr +13.25%, 下拉深度+2.41%，人均点击+16.17%， 次均曝光+2.38%；整体上，不同维度的召回优化都给场景点击效率和浏览深度带来了正向提升，其中基于引流内容相关度召回给场景点击率指标带来了较大提升，优化召回多样性后，用户下拉深度提升较大；

▐  粗排

随着召回链路的丰富，各链路召回汇总后内容候选集越来越大，候选集的扩大会增大RTP精排打分压力，使得精排打分RT快速升高。而召回内容的质量决定了精排结果的上限，为了兼顾效率与精度，召回质量更优的内容推到精排打分，我们在无尽流场景中引入粗排模型对召回内容进行初步打分筛选。上线后场景点击效率提升：uctr +2.71%, pctr +5.86%，下拉深度+0.13%，人均点击+2.85%， 次均曝光+0.40%。

▐  多目标学习模型

在每平每屋轻应用场景中，用户进入频道页后，浏览和点击内容卡片进入内容详情/无尽流页面，点击详情页的商品锚点进入商品详情页，进而进行收藏加购等行为, 业务模型涉及的优化目标包含了一跳点击，二跳点击，以及进入商详页后的收藏加购下单。因此，我们使用了用户多跳行为样本训练MMOE多目标模型，使每平每屋轻应用的多跳点击都得到了较大提升。

场景二跳页面详情页升级为无尽流场景后，业务前期无尽流场景流量较小，场景主要使用轻应用主频道样本训练的MMOE多目标模型作为打分模型。直接使用主频道样本训练的模型的优点是：模型有用户在每平每屋全域行为偏好信息，同时模型对多跳点击信息进行建模，多跳行为信息中包含了无尽流点击行为样本(二跳点击)，一定程度上兼顾了频道全域和无尽流场景的用户行为偏好，在点击效率上效果可观；但是该模型主要是优化场景点击效率，在无尽流场景中，我们同时也关注下拉深度的优化，因此构建了基于无尽流场景的下拉模型；

▐  下拉模型

无尽流场景中，除了点击效率的优化，另一个重要目标是优化下拉深度，从而提升详情页的曝光量及消费PV；然而下拉深度这个优化目标，和常见的点击效率指标优化并不相同。一方面，用户的下拉深度是用户在进入无尽流详情页后继续下拉的整体曝光个数，是一个多卡片累积的指标；另一方面，用户在无尽流里下拉到一定深度后是否继续下拉，还是直接离开，不仅受当前曝光卡片影响，与之前的曝光序列也有关联。推荐流中的内容和引流内容差异太大或疲劳度太高，都可能造成用户跳失。所以为了优化浏览深度这个指标，我们从上下文和相关性出发，对用户下拉行为进行建模。

• 模型选择&样本构建

在模型选择中，考虑到目前无尽流场景样本量不多，无法训练太复杂的模型，经过评估后使用W&D进行训练【1】。对于样本构建，不同于点击率模型通过判断用户是否点击构造样本，无尽流下拉模型主要通过用户是否有继续下拉行为构建正负样本，并根据场景特点不断优化样本：

v1: 基于用户是否愿意继续下拉，将有继续下拉行为的样本认为是正样本，无继续下拉的样本认为是负样本；

v2: 基于“完全无下拉行为用户，用户意图不明确（干扰模型训练）”，剔除完全无下拉行为用户样本，剔除的无下拉用户行为样本占总样本量的24%；

v3: 基于“用户可能并不是因为最后一个浏览的内容跳失”，认为用户下拉序列中，后面浏览的内容都有可能是导致用户跳失，将最后10%下拉的内容都作为负样本；

• 模型离线AUC

• 线上AB

结论：从离线AUC看，v2版本效果最好，相比v1提高了将近0.01，v3版本效果不如v1；

从线上完整AB7天指标情况对比，v3版本下拉深度(人均曝光和次均曝光)提升较大，但其点击类指标收益负向；整体看v2版本表现最好，在下拉深度指标有提升情况下，点击类指标也有不错提升；因此，我们基于v2版本方式进行样本构建，并进行了其他优化；

• 相关性建模

用户点击频道内容卡片，进入到无尽流页面。因而可以认为用户对点击的内容有比较强的兴趣聚焦，我们将用户进入无尽流时点击的内容(引流内容)称为Hero Content。在无尽流场景中，我们可以充分利用Hero Content信息来刻画用户当前的兴趣。在召回阶段，我们引入Hero Content相关召回渠道后，场景效果得到了不错的提升。在排序阶段，也尝试了基于Hero Content进行相关性建模，具体思路如下：1) 将Hero Content及其属性信息加入无尽流模型context特征，参与模型训练和排序；2) 将Hero Content及其属性信息和排序候选内容做特征交叉；构建以下实验版本：

v4: 仅新增Hero Content及其属性信息相关context特征；

v5: 仅将Hero Content及其属性信息和排序候选内容及属性做特征交叉；

v6: 新增Hero Content及其属性信息相关context特征，同时利用这些信息和排序候选内容属性做特征交叉；

• 模型离线AUC

• 线上AB

结论：从离线AUC看，v6实验组效果最优，相比base v2相对提升3.86%；

线上完整AB7天，无论是点击效率还是下拉深度，v4实验组整体线上效果最优，v6实验组效果次之；针对线上结论与离线实验结论有差别的问题，我们拉长AB实验时间至14天后，v6实验组和v4实验组效果基本一致：用户点击效率整体+2.32%，下拉深度+3.76%。

• 多场景样本训练

基于无尽流形式能够带来更多内容详情页的曝光量及消费PV，频道外投首猜引流的详情页场景也全量切换为无尽流形式并进行算法优化。由于外投首猜引流无尽流场景DAU更低，无法训练独立的无尽流模型，同时考虑到两个场景存在一定相似性，尝试引入多场景无尽流样本进行下拉模型训练，并新增场景标特征以对不同场景样本进行区分；混合频道无尽流和首猜引流无尽流场景进行样本训练后，相比原单频道无尽流场景样本训练，模型离线AUC提升4.63%, 线上AB：首猜引流无尽流uctr +2.35%, pctr +2.23%，下拉深度0.06%，人均点击+1.37%，次均曝光+0.14%；频道无尽流场景无明显提升；

分析：引入小场景无尽流样本进行多场景样本训练，由于不同场景之间样本差异量较大(近100倍)，模型在小场景中收益较大，对大场景收益不明显。

我们通过分析无尽流场景中不同位置上的点击率情况，并结合用户场景行为和心智，得到两个结论：1）随着下拉变深，点击率有一定的下降趋势；2）在同一位置上，推荐相同场景/风格的内容点击率会更高；从而我们可以推测，在用户开始进入无尽流场景时，兴趣主要聚焦在与Hero Content相似的内容上，随着浏览的深入，用户的兴趣会逐渐发散。

为了吸引用户更多的浏览和点击，给轻应用内容详情页带来更多消费PV，我们结合用户兴趣扩散变化，对无尽流下拉推荐进行策略优化：

1. 对于Hero Content有相同属性(风格、场景、挂载商品、作者)的内容进行加权和定坑，保障前10个推荐内容中与Hero Content有属性关联的内容比例在30%以上；

2. 对于第二和第三页内容(position:11~30), 主要通过用户偏好模型打分排序；

3. 第三页以后的内容，优先考虑多样性和新颖度；

线上AB整体正向收益：uctr +13.06%， pctr +6.01%, 下拉深度 +4.70%， 人均点击 +10.94%， 次均曝光+3.96%。

感谢师兄的悉心指导和老师的理解与支持，感谢所有每平每屋算法和数据同学以及智能场景算法同学的交流与合作。

【1】https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2988450.2988454

大淘宝技术-淘宝智能团队

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