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数据处理:非搜索场景下的列表应该如何排序呢?

了解综合排序的使用场景以及与个性化推荐的区别;了解综合排序的影响因子以及常见的排序方法;基于业务需求对列表中的字段进行排列,辅助决策。

数据处理:非搜索场景下的列表应该如何排序呢?

《数据处理之搜索如何命中》中说到了搜索结果的排序其实是对文本数据和业务数据得分的计算,那么对于非搜索场景下的列表应该如何排序呢?

有两种排序方式:单一维度排序;综合排序。单一维度排序就是将所有的内容按照某一维度进行排序,比较简单不再赘述,主要说一下综合排序。

一、定义

综合排序就是综合数据的多个维度进行排序,以搜索数据表为例,综合排序涉及数据表的上传时间、查看次数、更新周期、被搜索次数、热度等维度,每个维度都有相应的权重值,通过一定的公式计算出每个物品的“得分”进行降序排列。

二、使用场景

用于展示具有一定量级的数据且数据有多个指标维度,需要将某些高质量的数据突出展示,可使用综合排序,为每个维度值赋予一定权重。

用于展示搜索结果,需要根据命中字段、时间、搜索次数等维度进行综合排序。

可搭配多个单个维度排序规则使用。

Q:综合排序与个性化推荐的区别,可否用个性化排序代替综合排序?

A:个性化推荐需要大量的数据,需要对用户、数据进行建模并不断训练优化,因此对于有限数量(几百至几千)的结果展示,可采用综合排序的方法,将优质内容推荐给用户,同时也大大降低了开发成本。

关于个性化推荐:

个性化推荐是根据用户的兴趣、特点和行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和内容。在个性化推荐系统中,需要基于用户的基本信息和行为对用户进行建模,同时基于物品的特征和信息对物品进行建模,将两者进行匹配筛选,找到用户可能感兴趣的推荐物品,最后推荐给用户。

常用的个性化推荐方法有:

① 基于内容推荐:分析用户看过的内容(历史内容等 )再进行推荐;

② 基于用户的协同过滤(UserCF):给用户推荐和他兴趣相似的其它用户喜欢的内容;

③ 基于物品的协同过滤(ItemCF):给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品;

④ 基于标签的推荐:内容有标签,用户也会因为用户行为被打上标签,通过给用户打标签或是用户给产品打标签为其推荐物品。

除此之外,还有隐语义模型推荐(LFM)、社会化推荐、根据时间上下文推荐、基于地理位置的推荐(LARS)等方法,各种推荐算法是可以叠加在一起的,根据不同算法的权重调整,给用户最为精准智能的推荐。

数据处理之列表如何排序

三、排序方法

提供两种排序方法:多维度分别单一排序;按总分值进行排序。

1. 多维度分别单一排序

定义:为每个维度定义排序方式(升序or降序),当A维度相同的情况下,按照B维度排序,若此时B维度相同,再按照C维度排序….直到最后一个维度,如果还相同,这时候就要看是随机排序,还是按照唯一不重复的值进行排序。

使用场景:

适合维度较少,或者场景不复杂的情况;

适用于维度对结果影响非常明显的情况;

需要排序的维度之间重要程度有明显的不同。(若不同维度之间并没有绝对的谁比谁重要的关系,不适合用此排序方式)

2. 按总分值进行排序

将多个不同维度(不同单位)的因素综合到一起的方式有很多,比较常用和简单的就是普通线性加权。(一般需要和pm一起确定因子和权重)

(1)普通线性加权

普通线性加权是将维度赋予一定的权重,然后将不同的维度乘以各自的权重再进行累加,如下样式:

总分=维度A*维度A权重 +维度B*维度B权重 + 维度C*维度C权重 +……+维度N*维度N权重

举例:当我们在某平台购买东西时,物品排序受到浏览量、成交量和价格的影响,赋予一个权重值,浏览量:1分、成交量4分、价格5分。

数据处理之列表如何排序

那么 各个物品的得分=浏览量*1+成交量*4+价格*5;排序为:A>B>C

如果按照这个公式进行计算的话,会出现问题。首先我们期望价格越低越好,而通过这个公式计算价格越高,得分越高排名越靠前,显然这是不对的。

问题出在哪呢?没有归一化

(2)归一化加权

归一化加权是将维度值进行细分,从产品业务角度出发赋予不同的系数,也是最通用的一种方法,样式如下:

总分=(维度A权重*归一化的系数值a) + (维度B权重*归一化的系数值b)+ …… + (维度N权重*归一化的系数值n)

关于如何定义各维度的归一化系数值,提供以下几种方法供使用:

方法一:按照阶梯分段进行处理

以浏览量为例:

当浏览量小于100时定义系数为0.1,

浏览量100~500时定义系数为0.2,

浏览量500~1000时定义系数为0.3,

……浏览量越高,系数越高(小于等于1)。

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