↖  揭开杀熟面纱:为什么“反向驯化算法”可能是徒劳一场? #航司 ..


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... 2025-01-13 08:50 .. 评论通常是“不太重要的数据”。
    这是因为在训练算法模型之前,平台需要判断庞大的用户数据里哪些最有用,而评论的数据量大、筛选成本高,又不能直接表达用户特征,对平台并不划算。
    相比之下,如果存在杀熟机制,换手机更可能有用。
    李静怡说,手机型号信息是用户画像的一部分,而且通常对算法决策有重要影响。
    比如,平台可以把用户的手机型号信息作为一个特征,用来训练算法模型。
    产生的结果可能是用价格更低的安卓手机搜索时,更容易看到低价商品。
    “再举个最简单的例子,平台现在需要发放一百元的优惠券,只发十万张,这十万名用户怎么筛选?”李静怡说,平台大概率会想要发放给价格敏感的用户,那么就可以选择一批手机型号更旧的用户,这也是一种常见的策略。
    但以上做法至多也只是“驯化”算法推荐更多低价商品,而非调整商品定价。
    “推荐和定价算法其实还是有很大差别的.”
    李静怡解释,不管是搜索还是推荐算法,原理都是让 .. UfqiNews 1

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