非技术型IT女民工个性化推荐

个性化推送系统

2016-09-06  本文已影响733人  VentLam

1.目标

通过内容推荐到达用户,触发用户点击推送,提供更多内容分发入口,同时提升DAU。

2.数据

2.1 App数据现状

结论:从视频观看入手能够覆盖75%的用户,其中超过37.5%用户具有多次视频观看行为,具备基于内容推荐的数据基础。

2.2 算法

采用基于内容的推荐算法,快速迭代测试版。

2.2.1 基于内容的TopN推荐

1. 数据归一化

用户维度和视频维度都采用非线性归一化。比Z-Score实现简单,结果落入[0,1]区间。效果极其接近。鲁棒性比线性离散化要强,能够容忍数据噪声。

f(x)=atan(x)*2/PI()

2. 计算方法

公式表达:
f(user)=n(time)+n(vcnt)
f(video)=n(hits)+n(share)+n(comment)
f(score)= max(f(user)*f(video))

2.2.2 冷启动与抄底

  1. 使用混排技术暂时不存在冷启动问题(筛选了有行为的用户)--- 应该做更强的过滤规则

  2. 抄底数据使用,糖豆广场舞课堂专家推荐数据:

3. 服务

3.1 服务流程

  1. 数据端生成Hive表 Personal_Push。
  2. 服务端导入HBase读取。根据vid正则匹配标题,关联作者。
  3. 调用信鸽API,进行批量发送。
参数 含义 取值
token 用户信鸽token 343434344fff
vid 推送的视频的id 77555343
dt 推送日期 2016-08-25

3.2 推送后台(暂时不开发)

  1. 分组
  2. 标签
  3. 地图框选

3.3 未来服务架构

pp.png

4. 文案

5.评估

6.问题

7.追踪

9月1号正式环境的个性化推送,原计划推330w设备,受限于信鸽自有性能,十个小时推送了240w设备,qps大概在6左右。

7.1 当日监测:

  1. 监测到8.8w行为(140w),根据之前在高德的通用到达率和打开率的对比,推测信鸽通用达到率在720%左右,远低于友盟6570%的达到率。
  2. 整体数据评估:

7.2 数据评论:

推送数据评估需要完整链条,请求发送 ---> 推送服务受理 ---> 推送服务送出 ---> 通道送达 --->APP送达 -->APP打开。
目前信鸽链条数据只有前面两步和最后一步,无法计算出核心数据,到达率和打开率。

7.3 下一个阶段工作目标:

7.4 后续数据追踪:

推送时间 请求发送 推送送出 通道送达 到达率(通道送达/请求发送) APP打开 打开率(APP打开/通道送达)
2016-09-02 15:00 3750424 2,576,949 2,535,222 67.60% 101,785 4.01%
2016-09-03 18:00 3809956 2,542,567 2,441,994 64.10% 90,512 3.71%
2016-09-04 12:00 5152682 2,766,853 2,588,681 50.24% 110,400 4.26%
2016-09-05 17:00 5201838 2,495,540 2,346,331 45.1% 87,645 3.74%
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