搜索场景和推荐场景的区别

搜索场景和推荐场景, 都会分为召回, 排序两个大的阶段来实现, 而且无论是召回模型还是排序模型, 基本都是基于用户点击这种隐式反馈行为数据来进行模型训练. 那么搜索和推荐的建模区别在哪里?

相同点

• 模型共用, 很多流行的模型架构, 如GBDT, FM, Wide & Deep等, 在两个领域都在广泛使用

• 训练数据都来自用户行为数据, 这种隐式反馈数据

不同点

• 用户的关注点不同

  • 搜索场景中, 用户的是带有确定期望(query)的, 用户的需求是唯一的, 显式的

  • 推荐场景中, 用户没有明确的需求, 需要用户去推断用户的兴趣, 这里用户的需求是多元的, 隐式的

• 结果目标不同

  • 搜索结果应具有与用户显式查询需求query的相关性, 即需要考虑query与result的相关性

    • 侧重相关性, 内容质量

  • 推荐的目标则是满足用户多元隐式需求, 优化的目标函数应考虑结果与用户兴趣分布的契合度

    • 侧重时效性, 多样性, 内容质量

• 排序目标不同

  • 搜索场景希望用户停留时间越短越好, 点击次数越少越好, 用户的点击最好产生第一条, 即使没有, 点击也应产生在很靠前的位置, 如TOP10, 一般用户不会点击下一页

    • 搜索的排序是一个序列优化问题, 目标是找到最优的若干条结果

  • 推荐场景的目标是推出的内容, 最好每一条都能满足用户的潜在兴趣, 从而产生点击, 目标是让用户产生更多的点击. 因此除了推出的内容要符合用户的兴趣, 还需要有一定的差异性, 多样性, 满足用户多元化的需求

    • 推荐的目标是一个组合优化问题