關(guān)于UGC內(nèi)容社區(qū)新熱推薦的一些思考記錄

1 前言

本篇文章不會涉及過多背景介紹與基礎(chǔ)信息的講解，默認(rèn)大家都對于推薦本身，對于推薦為何要追求新熱有一定認(rèn)知。

一句話而言：內(nèi)容推薦是將用戶喜歡的，同時符合平臺意志的內(nèi)容按照一定順序展現(xiàn)給用戶，而熱點事件是最吸引眼球的，對于新熱內(nèi)容，如果能更快更及時地展現(xiàn)給用戶，就能夠?qū)⒂脩舻淖⒁饬卫蔚刈ピ谄脚_手中。

基于策略PM視角，內(nèi)容社區(qū)應(yīng)該從以下幾個方面去服務(wù)滿足用戶獲取新熱內(nèi)容的需求：

熱點獲取、熱點內(nèi)容挖掘、熱點內(nèi)容推薦、熱點感知提升&評估體系搭建。

下面我也會從這幾個維度來聊聊新熱推薦在內(nèi)容社區(qū)的實施，包含一些可能存在的坑，以及一些需要注意的關(guān)鍵點。

2 新熱推薦的社區(qū)應(yīng)用

2.1 熱點獲取

熱點事件分為兩種，一種是全網(wǎng)熱點事件，比如前段時間的吳亦凡被捕、東航墜機(jī)事件、最近的上海疫情進(jìn)展，第二種是原生熱點事件，基于社區(qū)文化，在內(nèi)部產(chǎn)生，具備一定破圈能力的事件，這方面的案例最典型的是古早的“賈君鵬，你媽媽喊你回家吃飯”、最近的“蔡徐坤周杰倫超話打榜”。

全網(wǎng)熱點事件是全民關(guān)注的，其特征是發(fā)酵非常迅速，能吸引大多數(shù)人的目光，通常不具備過高的理解門檻，但足夠重要或者足夠勁爆。當(dāng)事件發(fā)生時，人工往往會比機(jī)器有更強(qiáng)的先驗判斷能力，比如吳亦凡事件，當(dāng)被捕的消息剛發(fā)布微博的時候，機(jī)器可能需要計算同時段爆發(fā)的相關(guān)討論情況才能判斷事件等級，但人工就很容易判斷其一定是一個全網(wǎng)熱點事件。

原生熱點則一般是社區(qū)內(nèi)部先小范圍發(fā)酵，是社區(qū)用戶一段時間最關(guān)心熱議的話題，初期一般具備具備鮮明的領(lǐng)域?qū)傩?，或者存在一定理解門檻。但當(dāng)討論議題足夠具備爭議性，且衍生出了一些不需要了解事情完整情況也能get到的梗的時候，原生熱點也完成了進(jìn)階，具備了拓圈，成為全網(wǎng)熱點事件的可能。

扯了一大堆終于到了正題，作為平臺方，我們應(yīng)該如何更快更準(zhǔn)確的獲取到熱點信號呢？

同樣需要分熱點類型來看，對于全網(wǎng)熱點事件，著重看三方面信號：競品push內(nèi)容（微博、頭條、百度等）、頭部媒體號發(fā)布內(nèi)容（人民日報、共青團(tuán)中央等）、競品熱榜內(nèi)容。

其中push通常是最快的，熱榜是最準(zhǔn)的，頭部媒體號發(fā)布的通常是最具價值的。

這三類信號都存在雜音，比如push還包括很多非新熱向的個性化push，熱榜也通常有平臺意志強(qiáng)加的內(nèi)容，策略在這步中需要做好的是信號的獲取與處理，接入更豐富的信號源，做好信號處理，包括事件聚合（同一事件在不同平臺存在不同表述）、事件交叉驗證（同時間出現(xiàn)在多個競品熱榜高位的大概率是全網(wǎng)熱點事件）。

不可或缺的還是運營的介入，提供一個人工的判斷界定，可能更快的熱點事件發(fā)現(xiàn)、修正策略對事件重要性的判斷結(jié)果，這方面需要策略團(tuán)隊與運營的通力協(xié)作，通常還需要設(shè)置一些中間指標(biāo)，來衡量策略和運營在熱點發(fā)現(xiàn)這一環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，這塊可以自行設(shè)置，就不再展開。

而對于原生熱點事件，就更讓人頭疼了，對于頭部社區(qū)來說，如微博，由于用戶形成了較強(qiáng)的#話題感知，通過計算一段時間內(nèi)話題的熱點躥升情況，是能夠很好發(fā)現(xiàn)熱點的，而對于其他ugc內(nèi)容社區(qū)，熱度躥升的德爾塔值同樣具備很強(qiáng)的參考價值，因為具備討論的熱點一定會在短時間具備強(qiáng)虹吸效應(yīng)，將附近的注意力與流量聚集起來，這就會帶來一些置信的熱點判斷信號，包括用戶層面的集群、內(nèi)容層面的集群。

策略團(tuán)隊通過與數(shù)據(jù)團(tuán)隊協(xié)作，定義獲取熱點置信信號，定義熱點爆發(fā)度信號（用于計算熱點內(nèi)容的爆發(fā)擴(kuò)散能力）、來挖掘可能的原生熱點事件。

2.2 熱點內(nèi)容挖掘

這部分尤其針對全網(wǎng)熱點，從外站獲取到了熱點事件，通常以一串文字的形式呈現(xiàn)，比如#鄧倫偷稅1.06億，這就是策略用以內(nèi)容挖掘的主要抓手，而在ugc內(nèi)容社區(qū)，用戶發(fā)布的內(nèi)容并不具備很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化，很多時候標(biāo)題就是“xdm，出大事了”，然后截圖的熱點事件的外站截圖，這就給策略做內(nèi)容匹配出了一道大難題。

要平衡準(zhǔn)確性和召回能力，怎么解呢？

傳統(tǒng)的做法是通過切詞匹配&事件聚合策略，匹配的主體分別是熱點事件名的切詞結(jié)果和社區(qū)內(nèi)容標(biāo)題，這種做法的優(yōu)點是匹配的準(zhǔn)確性較好，但缺點是沒法匹配到上一段我們所說的那種內(nèi)容，而這種內(nèi)容可能在社區(qū)中占比比高結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容多得多。

筆者嘗試過加入正文內(nèi)容，以及ocr識圖結(jié)果來做匹配，結(jié)果是匹配的相關(guān)性很差，幾乎是不可用的程度，和策略rd討論過后，有幾種可嘗試的方法，也po出來和大家討論：

• 梯度匹配，同樣引入正文內(nèi)容和ocr結(jié)果，但加入限制，對于這部分內(nèi)容，要求匹配相關(guān)性更高，再加入召回。
• 策略嘗試，在jarcard相似度的基礎(chǔ)上嘗試其他算法，進(jìn)行bagging，提升匹配的準(zhǔn)確性。
• 獲取熱點title及落地頁內(nèi)容、社區(qū)內(nèi)容title和內(nèi)容，基于KeyGraph算法做匹配。

同樣，運營在這步中可以做為人工內(nèi)容補(bǔ)充的一個源泉，同時對策略挖掘的內(nèi)容做二次審核和不相關(guān)剔除，同樣需要制定相應(yīng)的中間指標(biāo)，共背指標(biāo)才能互相約束。

這部分就不細(xì)拆了，如果想要進(jìn)一步討論，可以找筆者私聊~

2.3 熱點內(nèi)容推薦

這部分反倒是最簡單的，三個步驟需要關(guān)注一下：熱點事件的定向人群冷啟、熱點事件的擴(kuò)散、熱點事件的LCN及時退場。

定向人群依賴于對用戶畫像的刻畫，需要對新熱用戶進(jìn)行定義，對這部分喜歡看熱點事件的用戶，優(yōu)先將熱點事件推薦展現(xiàn)，根據(jù)他們的表現(xiàn)，來決定下一步是否需要進(jìn)行熱點推薦的擴(kuò)散（提權(quán)）、熱點事件同樣需要做好LCN退場，即對于同一個事件下，內(nèi)容推薦超過X條，無點擊行為，需要對該用戶及時退場，避免搶占曝光資源。

這步策略主要聚焦的核心指標(biāo)，可以通過“事件發(fā)生xx min時間內(nèi)的用戶覆蓋”來衡量。

2.4 熱點感知提升&評估體系搭建

推薦出新熱內(nèi)容，并不直接意味著用戶新熱感知自提升了，需要結(jié)合功能側(cè)的一些改動，比如典型如微博，推薦帶推薦理由，搜索框?qū)崟r展現(xiàn)熱點事件等，都是從功能側(cè)驅(qū)動，配合策略實現(xiàn)用戶切實對新熱事件感知的提升。

那么怎么評估用戶新熱感知提升了呢？

包括月度的用戶評估報告（最好有和競品的對比，新熱感知月報）和數(shù)據(jù)維度的例行評估。

數(shù)據(jù)維度的評估主要從四個方面進(jìn)行：

• 全面：事件覆蓋全、事件推薦角度全；
• 及時：是否在事件發(fā)生第一時間給用戶推薦出來；
• 準(zhǔn)確：是否內(nèi)容是熱點事件相關(guān)的，是否推給了對該熱點事件感興趣的人；
• 適度：是否推薦適度，不存在霸屏、連出、退場不及時的問題；

3 新熱推薦的拓展想法

有幾個問題筆者一直在思考：

• 內(nèi)容社區(qū)真的把新熱做起來，應(yīng)該是一個什么樣的狀態(tài)？
• 熱點事件，更應(yīng)該以什么形式承載，單內(nèi)容？話題？
• 話題榜中，全網(wǎng)熱點和原生熱點，應(yīng)該怎么分布才算合理？
• 新熱線條，產(chǎn)品和運營應(yīng)該怎么分工，究竟是哪方主導(dǎo)？

作者：隨心將夜 從一隅觀察互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，見證菜鳥產(chǎn)品的進(jìn)階之旅。