58部落的多目标排序算法在用户增长中的实践

"3-2+多目标排序助力58部落用户增长.pdf" 在58部落的用户增长策略中，多目标排序算法起到了关键作用。58部落是一个面向58同城同镇用户的内容社区，其主要产品形态为PUGC（专业用户生成内容）信息流。它的使命是全链路打通58同城的所有服务场景，满足用户的多元化需求，如房产、招聘、汽车和本地生活等。 随着业务的发展，58部落的业务目标也在不断演进。初期，优化目标可能侧重于提升点击率、点赞率和互动率。然而，为了实现更长远的目标，即提升价值内容占比的同时保持稳定的点击率，以及提高用户留存率并维持互动率，多目标排序的需求逐渐显现。 多目标排序通常面临的问题在于，各个目标的定义明确，但难以找到直接对应的目标标签。在这种情况下，58部落采取了特色多目标算法进行探索。其中，价值内容被定义为与58业务紧密相关的内容，如房、车、招聘和本地生活信息。设定这一目标的原因在于58部落的业务定位，旨在提供与用户需求密切相关的高质量内容。 在解决如何提升价值内容占比并保持点击率稳定的问题上，58部落遇到了两个挑战。首先，通过规则方式强制提高价值内容占比可能会对点击率造成负面影响。因此，团队决定改进排序模型，以更好地推广有价值的内容。他们引入了跨域推荐的思想，利用用户在58同城其他业务的行为数据作为目标域行为，以增强推荐的精准性。 在排序模型方面，58部落采用了DeepFM（深度因子分解机）+DIN（深度兴趣网络）的组合。为了快速引入其他业务的用户行为，他们设计了第一版优化方案。该方案包括利用DIN的序列特征简化特征工程，以及将embedding的concat操作替换为pooling，以便于处理不同来源的异构实体embedding的对齐，从而更好地融合多源信息。 通过这些策略，58部落成功地在提升内容质量的同时，保持了用户活跃度和参与度，实现了用户增长的目标。这种多目标排序方法对于内容社区或信息流推荐系统具有广泛的借鉴意义，它展示了如何在多个业务目标之间寻找平衡，并通过创新算法实现整体业务的优化。