推荐系统中的显性反馈行为和隐性反馈行为

用户行为分类

用户行为分为两种—显性反馈行为和隐性反馈行为。

显性反馈行为

显性反馈行为是指,用户很明显地表达出自己的喜好,如对内容评分、表示喜欢/不喜欢等。
例如,豆瓣电影中的评分机制和YouTube 中的“点赞”功能都是典型的显性反馈 。

隐性反馈行为

隐性反馈行为是指,用户不明确表达出自己的喜好信息。例如,用户在京东APP中的商品浏览日志、在网易云上听歌的日志等,实际上京东和网易已经得到了一定的用户行为数据,但没有以显性方式直接反馈,而是在其他地方间接地反馈出来。

两者的区别是:

  1. 显性反馈行为数据量小,但表达含义明确,且数据可以实时获取。
  2. 隐性反馈行为数据量大,表达含义不明确,从获取到使用这类数据存在一定的延迟

小结

用户行为特征分析,是很多互联网产品的设计基础。例如,当用户在豆瓣浏览某一部电时,豆瓣会给用户推荐一些其他相关的电影,如下图所示。个性化推荐算法通过对用户行为的深度分析为用户推荐相关物品,可以带来更好的用体验。

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