58部落的跨域推荐技术：提升内容社区体验

"本次分享主要介绍了58部落内容社区中跨域推荐技术的实践，以及在58部落推荐场景和特点上的应用。分享嘉宾包括58算法架构师周建斌和余意，他们分别就58部落的发展历程、推荐系统的特性和挑战、跨域推荐的实施、异构混合信息流混合排序进行了详细的阐述。" 58部落作为58集团的一个内容社区平台，起源于同城头条，旨在整合58的各项服务场景，满足用户多样化的需求。其推荐系统的特点主要包括以下几个方面： 1. **内容关联性**：58部落的内容与58集团的主要业务如房产、招聘、汽车、本地服务等紧密相关，这为实现跨域推荐提供了基础。 2. **用户与业务的高重合度**：部落用户与58业务场景的用户群体高度重叠，比如在招聘、房产、汽车和本地生活中，这使得推荐系统有机会提供更加精准的内容。 3. **内容类型的多样性**：内容涵盖了PGC（专业生成内容）和UGC（用户生成内容），如资讯、视频、音频、帖子、话题、短视频、直播和评论等，这增加了推荐的复杂性，需要处理异构数据。 4. **混合信息流推荐**：推荐系统主要采用混合信息流的方式，将PGC和UGC的多种异构实体融合在一起展示给用户，以提供更丰富的用户体验。 跨域推荐技术在58部落的应用旨在优化内容分发效率，通过结合58集团内部其他业务线的数据，如房产、招聘等，可以更好地理解用户在不同场景下的需求，从而提供更个性化的推荐。这一技术的实践可能包括但不限于以下步骤： - **数据融合**：将来自不同业务线的数据进行整合，形成一个全面的用户画像。 - **特征工程**：提取用户行为、兴趣、地理位置等关键特征，以构建有效的推荐模型。 - **模型构建**：可能采用协同过滤、深度学习等方法，结合PGC和UGC的数据，训练能够处理异构信息的推荐模型。 - **混合排序**：对PGC和UGC内容进行混合排序，确保在信息流中平衡各种类型的内容，提高用户满意度。 - **在线实验**：通过A/B测试不断验证和优化模型的效果，确保推荐系统的持续改进。 总结来说，58部落的推荐系统在实践中面临着多元化内容和用户需求的挑战，通过跨域推荐技术和异构信息流混合排序，不仅提升了内容分发的效率，也增强了用户的整体体验。这种实践对于其他内容社区或社交网络平台的推荐系统设计具有参考价值。