兩年前，我們收到一個(gè)app開(kāi)發(fā)的訂單，目標(biāo)是自動(dòng)為app用戶推薦穿衣搭配。現(xiàn)在這個(gè)app擁有了300萬(wàn)用戶，我在這里分享一下我們是怎么用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)推薦的。
這個(gè)想法是：從一個(gè)人的穿衣搭配最能看出這個(gè)人的品味。了解了人的品味，會(huì)打開(kāi)一個(gè)很大的市場(chǎng)。
身邊朋友給我們穿戴建議，是因?yàn)榱私馕覀兊钠肺?。我們?cè)趺唇⒁粋€(gè)系統(tǒng)來(lái)學(xué)習(xí)我們的品味呢？
我們之前做過(guò)一個(gè)音樂(lè)推薦系統(tǒng)，通過(guò)協(xié)同過(guò)濾算法來(lái)了解每個(gè)人的音樂(lè)愛(ài)好。所以我們?cè)谶@個(gè)背景下去考慮怎么去建立這個(gè)系統(tǒng)。
我們不把這個(gè)app當(dāng)作一個(gè)簡(jiǎn)單的電商系統(tǒng)來(lái)開(kāi)發(fā)，我們把主要目標(biāo)定位在理解每個(gè)人的品味上。因?yàn)槿绻斫饬嗣總€(gè)人的品味和風(fēng)格，就可以用相關(guān)的內(nèi)容讓用戶喜歡上這個(gè)app?！胺b”是可以被人工智能理解的，所以我們整個(gè)系統(tǒng)都在收集用戶平時(shí)看什么服裝，家里衣柜里有什么服裝等，然后來(lái)建立個(gè)人的穿戴模型，讓人工智能去理解和推薦。
有了這個(gè)定位以后，我們把開(kāi)發(fā)人員分為2個(gè)小組：app開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)。
第一步：開(kāi)發(fā)app,讓用戶去瀏覽、上傳自己喜愛(ài)的穿戴。
做過(guò)app的都知道，獲取用戶是比較容易的，但是留住用戶很難。所以我們采用迭代的方式來(lái)開(kāi)發(fā)，通過(guò)快速獲取反饋來(lái)學(xué)習(xí)和優(yōu)化app。
第二步：開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)平臺(tái)去學(xué)習(xí)用戶的品味
我們的目標(biāo)就是了解用戶穿戴品味，給出貼切的推薦。也就是在正確的時(shí)間把正確的內(nèi)容給到用戶，讓用戶愛(ài)上我們的app。雖然這個(gè)事情的建立很困難，但是我們覺(jué)得價(jià)值很大。
app的內(nèi)容是100%用戶創(chuàng)建，我們面臨了一些難點(diǎn)：是要為用戶自動(dòng)產(chǎn)生的內(nèi)容進(jìn)行分類，激勵(lì)用戶貢獻(xiàn)內(nèi)容的機(jī)制。
app上線后，很快有了第一批種子用戶產(chǎn)生了很多的內(nèi)容，但是數(shù)據(jù)很混亂，完全不是我們想的那樣美好。我們添加了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)去優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)果。在通過(guò)多次優(yōu)化后，我們總結(jié)了一套穿戴風(fēng)格的自定義結(jié)構(gòu)，完美的把用戶和內(nèi)容聯(lián)系起來(lái)了，我在這個(gè)基礎(chǔ)上建立了數(shù)據(jù)平臺(tái)。這個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)能創(chuàng)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)提供給機(jī)器學(xué)習(xí)。用app去跟用戶實(shí)現(xiàn)完美交互。
第三步：算法
音樂(lè)推薦相對(duì)來(lái)說(shuō)要容易多了，我們很容易知道一個(gè)用戶喜愛(ài)聽(tīng)哪些歌曲，以及還有哪些人也需要聽(tīng)這些歌曲。有了這些關(guān)聯(lián)信息，就可以做很多推薦方面的機(jī)器學(xué)習(xí)了。
服裝推薦要復(fù)雜很多，首先是用戶上傳的服裝和搭配，在線上平臺(tái)很難去找到一個(gè)Link；然后用戶對(duì)于服裝的描述和電商平臺(tái)里面服裝產(chǎn)品描述很不一樣。(我們通過(guò)很多嘗試，看來(lái)解決得還不錯(cuò))
在擁有正確數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和算法顯著提高了用戶的體驗(yàn)。
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