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推荐系统之标签体系

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为什幺要先介绍标签体系?

 

一个推荐系统效果好与坏最基本的保障、最基础的是什幺?如果让我来回答,一定是标签体系。我这里说的标签主要是针对物料的,对于电商平台来说就是商品;对于音乐平台来说就是每一个首歌,对于新闻资讯平台来说就是每一条新闻。下一篇要介绍的是用户画像,画像中那些用户实时变化的兴趣点大都也是来自于标签体系,依据用户长期和短期行为中对于物料搜索、点击、收藏、评论、转发等事件,将物料的标签传导到用户画像上,就构成了用户的实时画像和离线画像中的各个动态维度。

 

标签体系概览

以京东的标签体系中的京东超市为例用思维导图来拆解,后面我们会详细的介绍如何构建标签体系。

这里对京东超市标签拆解粒度到三只松鼠年货大礼包的实体级别,实际上各个公司的标签体系大致都是如下构成

 

 

一、二、三级分类体系都很好理解,参考京东超市的拆解,相信大家就会明白。标签体系中实体标签和概念标签不好理解。

 

实体标签

 

必须是名词,且必须是唯一指代。

 

学术性的解释逼格高,但是不容易理解,回答下面的问题

 

老板问:苹果,是实体标签吗?

 

给你三秒钟思考

 

你回答:是!

 

老板说:错!

 

你懵逼:靠!为啥不是?

 

实体标签的要求:名词,且唯一指代。

 

苹果,是名词,但不是唯一指代,苹果 = 科技公司、手机、水果、牛仔裤

 

 

概念标签

 

难道我就不能用“苹果”了吗?当然可以用,只不过要给它另外起个名字:概念标签。

 

概念标签通常表示的是“一类”或“某种相似”的内容,例如

 

 

主题词

 

这里以之家的标签体系举例,要给买车用户推荐评测导购(一级)的文章,用户画像中车的品牌(二级)偏好太粗,而实体标签如奔驰GLC又太细,填补这中间的粒度空白,满足用户购车意图的画像,就加入“代步优选”的主题词,这样不仅保持了推荐的多样性,又不至于过分精准而导致的极度收敛。

 

 

以上大致介绍了一下标签体系,那幺我们接下介绍一下如何构建标签体系以及其构建过程中应遵循的一些原则。

 

标签体系构建原则

 

原则一、放弃⼤而全的框架,以业务场景倒推标签需求

 

原则二、标签生成自助化,解决效率和沟通成本

 

原则三、有效的标签管理机制

 

分别解释以下为什幺提炼出这三个原则,分别用于解决什幺问题?

 

关于第一项原则:

 

每个公司的产品、运营、商务对标签的诉求有较大的差异,同时不同的运营团队的诉求也存在很大差异,⼤而全的标签框架实际是站在用户视角搭建的,但是标签的真正应用者是业务方,所以应该从业务视角来实现。

 

因此最佳的处理方式是, 我们应该放弃顶层的用户抽象视角,针对各业务线或部门的诉求和实际的应用场景,分别将标签聚类起来提供给相应部门。

 

之家就是非常典型的情况,商业同学更关心用户的消费能力相关的标签;自驾游负责同学更关心用户的位置和出行相关的标签;车友圈的同学更关注用户的社交活跃相关的标签;所以不可能一套标签覆盖整个运营团队, 这种以业务场景倒推标签需求的方法,能够与业务场景贴合更紧密,可用性上升。

 

关于第二项原则:

 

1.标签生成的自助化能够让沟通成本降最低。 前面讲到各业务线对标签的定义的理解不同,需要标签系统建设团队花费大量的时间沟通。如果能够让业务方自己定义规则,这必然是沟通成本最低的方式。

 

2.标签生成的自助化,可重复修改的规则,降低无效标签的堆积。 业务一直在发展,如果规则一成不变则很难跟上业务节奏的变化。我曾拜访过一家电商,他们发现半年前定义“母婴客户群”的转化率一直在降低,因此根据实际情况重新修改和定义了“母婴客户群”规则,并命名为“母婴客户群(新)”,这时之前的规则是无效的,且会一直占据计算资源……诸如此类,如果支持规则重复修改的话,这一类无效标签就会大量地消失。

 

3.释放数据团队人力,释放业务团队的想象力。 数据团队应该花较多的精力在企业的整个数据中台或新业务模型方面,而不是处理各业务线的标签诉求和标签维护上,自动化的标签生成能够极大限度地节省人力和释放团队想象力。

 

关于第三项原则:

 

1.规则及元信息维护: 标签相关的规则和元信息要尽可能的暴露给使用者,让使用者在使用的时候,能清楚知道标签的规则是什幺、创建者是谁、维护者是谁、标签的更新频率周期等,而不是没有规则,或者将规则存在标签建设团队内部的一个 word 文档中。

 

2.调度机制及信息同步: 标签之间有一些关联,标签之间的链条断裂,是否有个调度机制或者信息同步机制让大家的工作不被影响。

 

3.高效统一的输出接口: 将所有的业务信息和用户数据信息汇总在一起,有统一的输出接口,改变之前需要针对不同的业务系统开发不同接口的情况。

 

我们回顾标签体系构建的三原则,本质上是 解决了价值、手段、可持续性 三方面的问题:以业务场景倒推需求,让业务方用起来作为最终目标,让标签系统价值得以实现;标签生成的自助化,它解决的是我们用什幺样的手段去实现价值;有效的标签管理机制,意味着一套标签体系能否可持续性地在一家企业里面运作下去。

 

总之,对企业最重要的是: 一套标签系统能不能在业务上用起来,能不能覆盖更广泛的需求,而不是一个大而全的框架。

 

标签体系构建的方法

 

标签体系的实施架构

 

标签体系架构可以分为三个部分:数据加工层,数据服务层,数据应用层。每个层面面向用户对象不一样,处理事务有所不同。层级越往下,与业务的耦合度就越小。层级越往上,业务关联性就越强

 

以某电商公司为例

 

 

数据加工层。 数据加工层收集,清洗和提取来处理数据。M公司有多个产品线:电商交易,电子书阅读,金融支付,智能硬件等等。每个产品线的业务数据又是分属在不同位置。为了搭建完善的用户标签体系,需要尽可能汇总最大范围内的数据。同时每个产品线的也要集合所有端的数据,比如:App,web,微信,其它第三方合作渠道。

 

收集了所有数据之后,需要经过清洗:去重,去刷单数据,去无效数据,去异常数据等等。然后再是提取特征数据,这部分就要根据产品和运营人员提的业务数据要求来做就好。

 

数据业务层。 数据加工层为业务层提供最基础数据能力,提供数据原材料。业务层属于公共资源层,并不归属某个产品或业务线。它主要用来维护整个标签体系,集中在一个地方来进行管理。

 

在这一层,运营人员和产品能够参与进来,提出业务要求:将原材料进行切割。主要完成以下核心任务:

 

定义业务方需要的标签。

 

创建标签实例。

 

执行业务标签实例,提供相应数据。

 

数据应用层。 应用层的任务是赋予产品和运营人员标签的工具能力,聚合业务数据,转化为用户的枪火弹药,提供数据应用服务。

 

业务方能够根据自己的需求来使用,共享业务标签,但彼此业务又互不影响。实践中可应用到以下几块:

 

智能营销

 

Feed流推荐

 

个性化消息push

 

标签体系的设计

 

1.业务梳理

 

以业务需求为导向,可以按下面的思路来梳理标签体系:

 

有哪些产品线?产品线有哪些来源渠道?一一列出。

 

每个产品线有哪些业务对象?比如用户,商品。

 

最后再根据对象聚合业务,每个对象涉及哪些业务?每个业务下哪些业务数据和用户行为?

 

结果类似如下:

2.标签分类

 

按业务需求梳理了业务数据后,可以继续按照业务产出对象的属性来进行分类,主要目的:

 

方便管理标签,便于维护和扩展。

 

结构清晰,展示标签之间的关联关系。

 

为标签建模提供子集。方便独立计算某个标签下的属性偏好或者权重。

 

梳理标签分类时,尽可能按照MECE原则,相互独立,完全穷尽。每一个子集的组合都能覆盖到父集所有数据。标签深度控制在四级比较合适,方便管理,到了第四级就是具体的标签实例。

3.标签的模型

 

按数据的实效性来看,标签可分为

 

静态属性标签。长期甚至永远都不会发生改变。比如性别,出生日期,这些数据都是既定的事实,几乎不会改变。

 

动态属性标签。存在有效期,需要定期地更新,保证标签的有效性。比如用户的购买力,用户的活跃情况。

 

从数据提取维度来看,标签数据又可以分为类型。

 

事实标签。既定事实,从原始数据中提取。比如通过用户设置获取性别,通过实名认证获取生日,星座等信息。

 

模型标签。没有对应数据,需要定义规则,建立模型来计算得出标签实例。比如支付偏好度。

 

预测标签。参考已有事实数据,来预测用户的行为或偏好。比如用户a的历史购物行为与群体A相似,使用协同过滤算法,预测用户a也会喜欢某件物品。

 

 

4.标签的处理

 

为什幺要从两个维度来对标签区分?这是为了方便用户标签的进一步处理。

 

静态动态的划分是面向业务维度,便于运营人员理解业务。这一点能帮助他们:

 

理解标签体系的设计。

 

表达自己的需求。

 

事实标签,模型标签,预测标签是面向数据处理维度,便于技术人员理解标签模块功能分类,帮助他们:

 

设计合理数据处理单元,相互独立,协同处理。

 

标签的及时更新及数据响应的效率。

 

以上面的标签图表为例,面临以下问题:

 

属性信息缺失怎幺办?比如,现实中总有用户未设置用户性别,那怎幺才能知道用户的性别呢?

 

行为属性,消费属性的标签能不能灵活设置?比如,活跃运营中需要做A/B test,不能将品牌偏好规则写死,怎幺办?

 

既有的属性创建不了我想要的标签?比如,用户消费能力需要综合结合多项业务的数据才合理,如何解决?

 

模型标签的定义解决的就是从无到有的问题。建立模型,计算用户相应属性匹配度。现实中,事实标签也存在数据缺失情况。

 

比如用户性别未知,但是可以根据用户浏览商品,购买商品的历史行为来计算性别偏好度。当用户购买的女性化妆品和内衣较多,偏好值趋近于性别女,即可以推断用户性别为女。

 

模型计算规则的开放解决的是标签灵活配置的问题。运营人员能够根据自己的需求,灵活更改标签实例的定义规则。比如图表中支付频度实例的规则定义,可以做到:

 

时间的开放。支持时间任意选择:昨天,前天,近x天,自定义某段时间等等。

 

支付笔数的开放。大于,等于,小于某个值,或者在某两个值区间。

 

标签的组合解决就是标签扩展的问题。除了原有属性的规则定义,还可以使用对多个标签进行组合,创建新的复合型标签。比如定义用户的消费能力等级。

 

标签最终呈现的形态要满足两个需求:

 

标签的最小颗粒度要触达到具体业务事实数据,同时支持对应标签实例的规则自定义。

 

不同的标签可以相互自由组合为新的标签,同时支持标签间的关系,权重自定义。

 

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