【王树森推荐系统】推荐系统涨指标的方法01：概述
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推荐系统的评价指标
- 日活用户数（DAU）和留存是最核心的指标（信息流推荐系统）。电商最核心的指标应该是营收
- 目前工业界最常用 LT7 和 LT30 衡量留存
- 某用户今天 t0t_0t0 登录 APP，未来七点 (t0t_0t0 到 t6t_6t6) 中有 4 天登录 APP，那么该用户今天 (t0t_0t0) 的 LT7 等于 4
- 显然有 1≤LT7≤71\le LT7 \le 71≤LT7≤7 和 1≤LT30≤301 \le LT30 \le 301≤LT30≤30
- LT 增长通常意味用户体验的提升（除非 LT 增长且 DAU 下降，这说明策略赶走了低活用户）
- 假设 APP 禁止低活用户登录（极端例子），则 DAU 下降（总用户减少），LT 增长（LT 反映活跃度，低活用户走了均值就高了）
- 其他核心指标：用户使用时长，总阅读数（即总点击数），总曝光数。这些指标的重要性低于 DAU 和留存
- 时长增长，LT 通常会增长
- 时长增长，阅读数，曝光数可能会下降。比如说如果长视频变多短视频变少，那么用户使用 app 的时长可能增加，但是曝光数会减少
- 时长关系到 DAU 和留存，曝光关系到收入，所以要在两者间做平衡
- 非核心指标：点击率，交互率等等
- 对于 UGC 平台，发布量和发布渗透率也是核心指标
涨指标的方法
- 改进召回模型，添加新的召回模型
- 改进粗排和精排模型
- 提升召回，粗排，精排中的多样性
- 特殊对待新用户，低活用户等特殊人群
- 利用关注，转发，评论这三种交互行为
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