学界 | 基于概率隐层模型的购物搭配推送：阿里巴巴提出新型用户偏好预测模型

2017 年 8 月 5 日 机器之心

选自 Alibaba Group

作者：Huasha Zhao等

机器之心报道

推送控制是电商应用中的关键组成部分，它与用户的数量增长与参与度显著相关。推送通知的有效性通常以消息被打开比例来衡量。推送消息可以包含推荐的产品、优惠信息等，但由于显示空间的限制，通常我们只能在推送消息中显示一个或两个项目。近日，阿里巴巴的研究者们提出了一种混合模型方法，用于预测用户购买后补充产品推荐任务中的推送消息打开率。该研究的论文已被 SIGIR 2017 大会接收。

论文：Recommending Complementary Products in E-Commerce Push Notifications with a Mixture Model Approach

论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.08113

这篇文章中，阿里研究者们对电商领域营销推送场景进行了点击率的优化。营销推送场景和传统电商推荐场景有很多类似的地方，但也有所不同。首先，营销推送的点击率受文案影响很大，和用户直接相关的文案的点击率会明显高于通用的推送文案；其次，每次营销推送只有一个展示坑位，因为对推送商品的准确度要求更高。

为解决第一个问题，我们进行「购物搭配」场景的推荐。购物搭配场景推送一个和用户已购买商品的搭配商品，比如当用户买了高级茶壶后对上好茶叶进行推送（下图第二个推送信息）。购物搭配的好处是文案中可以透出用户已购商品，消息可以和用户建立强烈的 attachment，提升消息打开率。

为寻找搭配商品对，我们定义如下两个指标：

1）同时购买分数（Co-Purchase Graph）

2) 看了又买分数（View-and-then-Purchase Graph）

第一个指标衡量了两个商品之间的互补性（complementarity），第二个指标衡量了两个商品的替代性（substitutivity）。购物搭配场景下，我们希望寻找高互补性、低替代性的商品对进行推荐。因此，我们把商品对「搭配性」的得分定义为：

这个分数是我们推荐模型中的一个重要特征。

为了解决推荐准确性的问题。我们对用户分层进行更细致的刻画。我们的主要思想是基于用户行为对用户的向量表示（Embeddings）进行学习，然后我们用这些向量表示对用户的行为进行预测。向量表示可以理解为对用户在高维度的一个量化的抽象表示。

向量表示的好处是可以更精准，更灵活的对目标进行表达。举个例子，我们对用户的描述不仅仅局限于年龄、消费能力等人可以 Intuitively 容易想到的维度，人工智能可以自动从消费者数据中学习到更全面更抽象的维度，比如用户对推荐平台的依赖程度，用户对选择商品的创新性等。

用户向量的学习我们采用的是概率隐层模型（Probabilistic Latent Class Modeling）。首先我们定义用户点击模型如下：

这个模型分为两层，第一层是隐层用来刻画用户在高维度下的分层，采用多维逻辑回归分类的形式。

第二层是点击率预测模型。我们这里选择了一个二维逻辑回归模型。不过可以很容易的扩展使用深度神经网络。

我们要在已知用户特征和点击数据的条件下估计模型参数。我们采用经典的 EM（Expectation-Maximization）算法。

EM 算法需要先求解 Q 函数：

为优化 Q 函数我们对参数进行迭代优化如下：

上面两个更新很容易通过 Gradient Decent 方法求解。

下图是我们对求解模型的一个解释。我们发现高活跃用户更加看中自己的倾向，预测模型的权重在用户偏好类的特征中高（high model weights on user preference features）；低活跃用户更加依赖于平台的推荐，更喜欢平台选择的搭配性好的商品，预测模型权重在商品搭配性的特征权重高 (high model weights on )。这可以直观的理解为深度用户在选择商品上更有自己主见，而新手更依赖于平台。