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传统的基于用户阅读行为的“个性化推荐”算法

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发布时间:2017-12-30 09:56:34

 

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看荐黑板报

 

  传统的基于用户阅读行为的“个性化推荐”算法,以千人千面的个性化内容分发机制为卖点,一度颠覆了传统门户的编辑分发模式。但这种推荐模式,容易因为用户的偶发或误点击等行为,导致算法将用户带入黑洞,从而不断推荐用户不感兴趣的内容。即使推荐的内容确为用户感兴趣的,但机器无法具备人的思维,考虑不到用户兴趣的不稳定性和临时性,即可能只在某段时间对某一内容感兴趣,而重复地推荐此类内容,例如:不断向用户推荐低俗内容,反倒变成用户产生阅读疲劳的助推器。
看荐团队认为,人对内容的甄别、发现能力是机器所无法替代的,将人引入到智能推荐链条中,能产生奇妙的化学反应。除了通过机器分析用户的阅读行为,匹配跟用户关联、感兴趣的内容并推荐给用户之外,还能充分发挥各领域行家的独到眼光,将精品资讯从海量内容中挑选出来,让行家“带着”用户进行有品质的阅读。
好友推荐:专门分享阅读的“朋友圈”
看荐新版实现了自动匹配通讯录引导关注好友的功能,利用通讯录匹配建立关注关系,达到熟人推荐的效果,甚至可以将好友添加为“特别关心”,从而第一时间了解到好友推荐了什么文章、关注什么信息。这种熟人关系的连接给用户之间带来了一种天然的信任背书,让用户之间的分享阅读变得更加有温度。
2015年中国新闻出版研究院对国民阅读的调查结果显示,超六成成人会在微信上阅读,人均每天在微信上阅读的时长超过40分钟,而其中通过聊天和朋友圈发生阅读的比例高达80%。
微信让社交化阅读变成主流,但同时,朋友圈的鸡汤文、微商广告及好友生活动态等信息却对阅读造成一定的干扰。甚至,因朋友圈具备天然的社交属性,大多数人的朋友圈囊括了好友、同事、合作伙伴等,当人们分享工作领域的“干货”内容时,也许他的同事会感兴趣,但家人却读如嚼蜡。于是同一内容,在他人朋友圈里极有可能是“甲之蜜糖,乙之砒霜”。
考虑到这一情况,看荐在为用户提供纯粹阅读环境之时,也不忘引入通讯录好友相互推荐内容,意图为用户打造一个专门分享资讯的“朋友圈”,避免对好友的信息骚扰,让读者沉浸在有品质的阅读当中。
为了给用户营造安静的阅读环境,看荐新版还推出了“阅读模式”,针对文章内容页做了特别优化,统一排版、字体大小等,过滤包含广告在内的各种滋扰杂乱元素,让用户得以纯粹关注内容本身。
从内容到阅读体验的整体提升,一定程度上看出看荐客户端的诚意和眼光​

  10月20日,一向以“用户推荐文章”为亮点的资讯阅读应用看荐,上线了V4.7.0新版本,对产品定位调整为 “由行家为用户挑选好内容的推荐阅读应用”,并打出“为了品质阅读”的口号。据悉,本次新版最大亮点是增加了由各领域行家按照某一主题整理的“黑板报”功能,而这也是看荐团队对“人与机器协同推荐”的优质内容推荐理念的进一步尝试。
黑板报:整理也是一种创造
黑板报,顾名思义,实则是一个主题型专栏,即用户可以围绕某一主题,将相关的文章整理后集合其中,供读者订阅。
去年12月,看荐召开首次产品发布会之时,资讯阅读类应用早已是红海期。2015年底,光是全国性的新闻客户端已超过230个。但快速发展的资讯市场并非尽善尽美,大多数普通人每天置身于海量甚至充斥无数垃圾信息、标题党的资讯中,寻找自己感兴趣的价值资讯变得费时费力,而不感兴趣的信息却又常常被推到眼前。
“黑板报”正是为了解决这一问题而设计。看荐鼓励各领域有所建树或有相关知识背景的用户创建和维护黑板报,围绕主题精选价值资讯,为用户提供有序、优质的资讯,于是用户可以看到《文案大师课》《微信小程序》等黑板报。由行家甄选该领域“干货”的做法,为普通用户节省搜寻资讯的时间,从而实现把有限的时间花在阅读上。同时,通过黑板报的归集整理,零散资讯变成系统化的知识,创造出另一种深度阅读,帮助用户高效、深入、持续、系统地获取内容。
“人与机器协同推荐”:内容推荐新思路
除黑板报之外,在本次改版中,看荐将自身定位为“由行家为你挑选内容的阅读应用”,相比以前的“用户推荐内容”,有了实质性转变。