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Pinterest 憑什么擁有那么多用戶？它背后的機(jī)器學(xué)習(xí)是答案

Pinterest 用戶機(jī)器學(xué)習(xí) 大數(shù)據(jù)

Wheeler | 2016-09-19 14:04

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】目前，Pinterest 月平均活躍用戶量達(dá)到 100 萬，這家以圖片為主的公司是如何留住用戶并盈利的呢

Pinterest 憑什么擁有那么多用戶？它背后的機(jī)器學(xué)習(xí)是答案

目前，Pinterest 月平均活躍用戶量達(dá)到 100 萬，這家以圖片為主的公司是如何留住用戶并盈利的呢？Pinterest 的主要目標(biāo)是向用戶推薦相關(guān)的圖片或內(nèi)容，推薦的內(nèi)容足夠精確才能提高用戶黏性。近期，《快公司》發(fā)文表示，Pinterest 正從機(jī)器學(xué)習(xí)切入，向用戶推薦更精準(zhǔn)的內(nèi)容，并拓展新的在線業(yè)務(wù)。

在 Pinterest 平臺(tái)上，人們可以搜索、下載全網(wǎng)范圍內(nèi)的圖片和文章，找到與自己喜好契合的內(nèi)容自然能夠增加他們的用戶忠誠度。Pinterest 推薦的相關(guān)內(nèi)容提高了 30% 的參與度和 25% 的購買度。這些精準(zhǔn)推薦都是依托尖端的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)和大量實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。

用戶可以通過 Pinterest 臺(tái)的虛擬釘板收藏全網(wǎng)范圍的在線商品、帖子、圖片，就是說這個(gè)平臺(tái)完全是基于用戶興趣偏好建立的。Pinterest 無需像其他社交網(wǎng)絡(luò)一樣，根據(jù)用戶的點(diǎn)擊模式或者特定頁面停留時(shí)間來猜測其興趣。這也意味著它的算法能推測到 750 億個(gè)收藏的內(nèi)容數(shù)據(jù)庫中相互關(guān)聯(lián)的信息，因?yàn)橄嗨频膬?nèi)容更容易被固定在同一個(gè)釘板上，從而輕易識(shí)別用戶偏好。

Pinterest 可以說是一個(gè)社交圖，由數(shù)十億相互聯(lián)系的用戶、被不同用戶收藏的同一個(gè)項(xiàng)目、收藏類似項(xiàng)目的虛擬釘板三部分構(gòu)成，這樣的組成結(jié)構(gòu)同時(shí)決定了其用戶量將會(huì)不斷增長。

Pinterest 的高級(jí)發(fā)現(xiàn)科學(xué)工程師 Mohammad Shahangian 說，“我們通過數(shù)百次的實(shí)驗(yàn)對(duì)我們的算法做出微小修正，確定發(fā)現(xiàn)問題的方向“。簡單地根據(jù)用戶關(guān)注人群決定為其推薦內(nèi)容的模型是不理想的，假設(shè)一個(gè)用戶正在策劃自己的婚禮，她的虛擬釘板添加了很多禮服款式的圖片，而她的關(guān)注者并不一定需要這類服飾，為他們推薦禮服可能造成無意義的重復(fù)。而 Pinterest 所有的數(shù)據(jù)可以讓 Pinterest 的用戶獲得。

Shahangian 表示，“ 如果你的虛擬釘板收藏了一個(gè)廚房水槽的鏈接，我們是否需要向你推送一萬多款廚房水槽，或啟發(fā)你怎么能整體設(shè)計(jì)你的廚房呢？” 為了在這樣的情況下做出正確判斷，該公司的工程師們測試了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來研究不同公式如何執(zhí)行對(duì)相似或不同的測試集的收藏，以及他們最終如何影響現(xiàn)實(shí)世界的用戶的參與度。

然而，事實(shí)上，Pinterest 的技術(shù)研發(fā)缺乏實(shí)例測試，研究員無法通過給某個(gè)特定的用戶付錢來測試他是否會(huì)接受一組新的推薦。雖然后面的測試過程無法進(jìn)行，目前的算法已經(jīng)基本可以實(shí)現(xiàn)通過用戶的收藏內(nèi)容來判定此人是否愿意擔(dān)任人工測試者。Pintesrest 從自身的一路發(fā)展中收獲了不少啟發(fā)，個(gè)性化一直是提高用戶參與度最大的影響因素之一。與此同時(shí)，該公司也一直致力于提高視覺搜索功能，幫助用戶獲取與目標(biāo)圖片相似的內(nèi)容。今年早些時(shí)候，Pinterest 的工程師們與來自伯克利加利福尼亞大學(xué)視覺與學(xué)習(xí)中心的研究人員一起開發(fā)了可自動(dòng)檢測圖像內(nèi)容的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

Pinterest 的高級(jí)視覺搜索工程師 Dmitry Kislyuk 說，當(dāng)我們?cè)噲D去分辯圖片內(nèi)容是一只貓還是一條狗時(shí)，這并不算一個(gè)分類任務(wù)，關(guān)鍵在于保證實(shí)時(shí)性的前提下尋找圖像之間的視覺相似性。可視化搜索工具尤其適合收集家居裝飾和時(shí)尚類商品的信息。未來，公司希望提高將目標(biāo)內(nèi)容映射到其類別的能力，舉例來講，當(dāng)用戶想找同一種食材的新食譜時(shí)，就不要只提供這種食材的類似照片。

高級(jí)視覺搜索工程師 Andrew Zhai 指出， “我認(rèn)為我們的模型可以更語義化，有效地將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于映射更加概念化的圖像。與此同時(shí)，Pinterest 的的工程師們正在專注于完善目標(biāo)的檢測和搜索開發(fā)一款應(yīng)用程序，讓智能手機(jī)用戶通過給現(xiàn)實(shí)世界中需求物品拍照，上傳到平臺(tái)后，得到相關(guān)的推薦。

來源：36kr

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