Improving Quality of Recommended Content through Pinner Surveys

Improving Quality of Recommended Content through Pinner Surveys

摘要

Pinterest通过用户调研优化内容推荐，用5分制问卷收集了5000张图片的视觉评分，训练了一个轻量级神经网络模型来预测内容质量。模型采用成对排序学习，结合不同兴趣类别的差异，有效区分高/低质量内容。上线后，首页推荐、搜索和关联内容三大场景的用户体验和互动指标均有提升，实现了用户满意与商业增长的双赢。未来计划引入视觉语言模型进一步升级推荐系统。