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一文读懂推荐系统用户画像

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本系列文章将从最简单的概念开始,逐步讲解推荐系统的发展历程和最新实践。以产品经理的视角,阐述推荐系统涉及的算法,技术和架构。本文将介绍推荐系统如何给现实世界中的用户打数字化的标签:用户画像。

用户画像,简单来讲,就是我们给用户打上的一系列的标签。它的应用非常广泛,在互联网产品的任何一个领域,任何一种实现用户个性化的功能,都需要用到用户画像。本文只涉及推荐系统的用户画像体系。

一、推荐系统用户画像长什么样

用户画像这个词具有广泛性。 它被应用于推荐,广告,搜索,个性化营销等各个领域。任何时候,不管出于什么目的,我们想描述我们的用户是谁的时候,大家都会用到用户画像这个词。

比如:

(1)产品经理定性用户分析

设计产品功能时,会对用户是谁进行描摹。如:目标用户群体的人口属性,社会背景,使用习惯等信息。这种用户画像主要描述用户是谁,以便做好功能定位。

如下图中的定性用户画像分群:

十分钟读懂推荐系统用户画像

(2)数据分析用户画像

分析用户行为,用户进行聚类行为分析。如:数据分析师可能会给出,观看电商直播的男女比例,得出女性用户更喜欢看我们的电商直播这样的结论。

(3)推荐系统用户画像

为建立个性化功能,用各种办法给用户大规模打上几万甚至几千万个标签。这种标签不仅仅有偏好,还有偏好程度值。

本文所指的用户画像,仅仅涉及第三种情况。一般地,推荐系统的用户画像长成这个样子:

十分钟读懂推荐系统用户画像

推荐系统的用户画像,一般包括用户基础信息和偏好信息。而偏好画像是重点,数量上占了推荐系统用户画像的绝大多数,是我们召回和模型训练的基石。

因为机器跟人不同,一个词“中国”对于人来说是有意义的,对于机器只是一个汉字编码。因为用户画像,为了能让机器计算,需要带上概率值或者偏好值(权重值)等。

我们接下来就聊一聊,在推荐系统中,这种带了一些列数字的用户画像怎么构建出来的。

二、用户画像怎么用?

第一章的介绍过,推荐过程分为:召回、初排和精排三个阶段。用户画像主要用在召回和初排两个阶段。

十分钟读懂推荐系统用户画像

召回阶段使用用户画像,主要是通过用户画像召回相似的物品。比如一个短视频APP上,用户海贼王偏好值比较高,就可以针对海贼王进行内容召回。

初排阶段使用用户画像,是在模型上使用的。模型将用户画像数据作为一部分的特征值,用于模型的离线训练或者实时模型更新。

三、用户画像的分类

用户画像是一个比较大而全的概念,标签是用户画像最基本的单元,用户画像是有成千上万个标签组合而成的。当我们想对用户画像进行分类时,通过对用户标签的分类就可以了。每个平台有自己的用户画像体系。对推荐系统的构建来说,一般从以下维度来做标签分类。

如下图所示:

十分钟读懂推荐系统用户画像

其中:

(1)基础用户画像

  • 人口统计学标签:用户的性别,年龄,地区等信息。
  • 行为特征标签:用户在互联网平台的注册,活跃,付费,浏览等方面的行为记录产生的用户标签。
  • 性格标签:豪爽大方,精打细算,冲动消费等类型标签

(2)偏好用户画像

  • 长期偏好标签:用户对较长时间内,几个月甚至是几年内,对某类事物的稳定偏好。
  • 短期偏好标签:用户最近较短时间内,七天内甚至是几分钟内,对某类事物的偏好。
  • 泛化偏好标签:众多的用户偏好中,不同的偏好之间有关联性或者相似性,就像啤酒和尿布那样。用户对啤酒有过直接的行为,但对尿布还没有,那么尿布可能是他的泛化偏好。

以上的五小分类中,前面两类只占了用户标签数量的很小一部分。而推荐系统中,数量最为庞大的要数偏好类的标签了。平台有多少个物品标签,就会产生多少偏好标签。另一方面,偏好类的标签的产生,依赖于物品标签。因为用户对物品的偏好程度,是通过他对平台物品的曝光,点击,购买等行为计算出来的。

四、基础用户画像的怎么来?

那基础的用户画像是怎么产生的呢?一般可分以下几种来源:

  • 简单信息提取:基于实际基本事实而产生标签,如注册时间,渠道来源,用户所在地区等。
  • 逻辑或公式计算:使用简单的逻辑或公式,对用户的行为进行统计而产生标签,如用户活跃天数,用户消费金额等。
  • 算法学习:基于机器学习模型对用户的属性预测产生的标签,如性别,年龄,有车一族等。

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五、简单举例:通过模型产生基础用户画像

国内某公司,在Kaggle举行过一个预测用户年龄和性别的比赛。他们公布了一个用户数据集,数据集中包含了手机上安装的APP列表,手机型号和GPS信息等数据用于模型训练。参赛选手通过这些数据建模,预测用户的性别和年龄。准确度高的获胜。

一个用户的手机里安装的APP,跟他的年龄和性别存在着一定的关联。如:女性用户常用美柚,小红书等APP;而男性用户可能会装更多的游戏。

如下图:

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这个是有监督学习,橙色部分数据是特征,蓝色部分数据是label。Label就是我们需要预测的目标。通过大量的数据和算法调优,就可以训练出较为准确的模型。

用训练好的模型,就可以给其他的未知性别和年龄的用户做评分预测。这部分比较简单,就简单举例一下。

六、物品标签

物品画像,则是每个物品的一系列标签。物品画像其中一个作用就是可以作为推荐模型中的物品特征。另外一方面,在推荐系统中,物品画像是用户画像的基础:物品画像+用户行为=用户画像

举个简单的例子,一个用户点击了一系列的阿克苏苹果(物品画像:阿克苏,苹果,阿克苏苹果),这个用户就会被打上阿克苏,苹果和阿克苏苹果的偏好标签。

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物品画像的产生,不同的内容形式有不同的做法。但大体可分为两类:

  • 人工的方式给物品打标签;
  • 机器学习的方式给物品打标签。

如在音乐领域,一些音乐平台是通过一组音乐专家对平台的音乐进行打标签后,再对用户进行推荐。这种人工的方式成本比较高,而且依赖于专家的专业程度。另外,不同专家之间的标准可能不一样,需要统一标准或者拉平差异。但是这也是没有办法的办法,有些场景下,物品标签匮乏,不得不依赖与人工打标的方式。

大规模地给物品打标签,大部分还是靠机器学习的方式。如何给物品打标签不是本文重点,这里略过。

七、偏好画像的怎么计算得来?

偏好画像如何产生?为了直观简单,直接以图文数据的方式来讲述。假设一个短视频平台有4个用户使用,有4个视频需要被推荐。

其中,4个视频分别为:

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整理一下,我们可以得到以上4个视频的物品画像:

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另外,为了简单一点,这里只考虑用户的观看行为,看完一次得分为1。4个用户的数据分别如下,数字代表观看次数。如下图中,用户A看了视频1一共2次。

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先说结论,一般地,用户画像的公式为:用户偏好程度 = 行为类型权重值 × 次数 × 时间衰减 × TFIDF值

  • 行为类型权重值是人为给用户行为的赋值。比如:看完=1,收藏=2,分享=3,购买=4等。我们这里只考虑“看完”这个行为。
  • 次数则是行为发生的次数。
  • 时间衰减则是按一定的衰减系数,随着时间衰减。一般用牛顿热力学公式来取衰减系数。
  • TFIDF值本来是文本处理领域的算法,用来提取一篇文章中的关键字。这里用来衡量标签的对一个用户的关键程度。

下面我们来计算用户A的用户画像和偏好值。

第一步:列一下行为类型权重值,因为我们只考虑观看行为,权重都为1:

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第二步:统计用户A的行为次数。用户A看了视频1两次,所以视频1带的标签“金融战争”和“做空”次数都记为2:

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第三步:计算时间衰减,假设用户A看视频1是两天前的行为,看视频4是今天的行为。衰减按照天来计算,衰减系数等于0.1556,热度计算公式为:热度=1×exp(-0.1556×天数)。按照这个衰减系数,45天后热度衰减到0.5。

按照这个计算方式,视频1的热度 = 1×exp(-0.1556×2) = 0.73,今天看的视频4,热度还为1。

十分钟读懂推荐系统用户画像

第四步:计算TFIDF值。

这步比较复杂。我们先说下TFIDF的公式,TF和IDF是两个不同的值,两两相乘可以得到TFIDF值。

首先说TF。

TF是Term Frequency的缩写,意思是可以理解为词频,计算公式如下:

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TF计算的是在用户的所有标签中,某个标签的重要程度。如果标签出现频率高,那么TF值就会比较高。对于用户A,每个标签都出现了一次(因为看过的视频中,没有标签重复的),标签的TF值=1÷4=0.25。

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而对于用户B,因为有看过两个海贼王的视频。一个视频带标签:海贼王,路飞。另外一个视频带标签:海贼王,路飞,甚平。所以,海贼王和路飞标签个数都是2,甚平的标签个数是1。

这样,计算出用户B的TF值为:

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然后说IDF。

IDF是Inverse Document Frequency,意思是逆文档频率。先说怎么计算,公式如下:

十分钟读懂推荐系统用户画像

这个是为了计算一个标签的稀缺程度。如果一个标签全部的用户都,IDF值就比较小。相反,一个标签只有少部分用户有,则IDF值比较大。公式中,“带该标签的用户数+1”部分加1是为了防止分母为0的情况。

下表的灰色部分是每个用户行为,计算出用户的标签个数统计。如海贼王标签,因为有三个用户带了这个标签,所以“带该标签的用户数”为3。它的IDF值 = 4 ÷ 3 = 1.33,这里4是因为有4个用户。

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第五步,汇总计算出用户A的每个标签偏好值。

如下图中,用户A对三傻大闹宝莱坞的偏好值为:1×3×1×0.25×2=1.5。

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用这种方式,我们就可以为用户打上海量的标签,只用用户行为足够多,我们就能捕捉的用户的偏好数据。

八、总结

  1. 推荐系统的用户画像主要有两种:基本画像和偏好画像。
  2. 基本画像是用户的个人属性,如年龄,性别,居住城市等。
  3. 用户偏好画像是推荐系统中的重点,它一般用用户偏好程度 = 行为类型权重值 × 次数 × 时间衰减 × TFIDF值计算出来。
  4. 用户画像在推荐系统中用于召回和模型训练。

 

作者:菠萝王子;公众号:菠萝王子AI分享

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 干活,收藏!

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  2. 您好我想请问下,根据上述算法判断出每个用户对标签的偏好分值,物品的分值就是所拥有的标签分值的累计加和,再根据模型协同过滤的方式进行千人千面的推荐。而用户画像或推荐pm在日常工作中是不是核心在于寻找和挖掘用户的标签和物品的标签,和对准确率召回率等数据指标的分析.我的理解对么?

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  3. IDF值算的有问题吧,4/3?? log函数也没算

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  4. 小白友好~大概的基本逻辑都清楚了,感谢分享~(虽然涉及到牛顿热力学公式,这对于一个log都忘了怎么算的人来说太难理解了)

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  5. 就喜欢这种直接讲方法的

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  6. 是我理解错了么,IDF的值算错了吧,也没加1,也没log

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    1. 作者的意思应该是:
      if 分母=0,加1;
      else 不加1

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  7. 非常棒鸭!干货 😐

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