背景
試著對(duì)豆瓣讀書(shū)詳情頁(yè)的推薦模塊——“喜歡讀XXX的人也喜歡”氓涣，做一個(gè)階段性調(diào)研
第一步：找到理想態(tài)
定義豆瓣推薦的理想態(tài)，并用數(shù)字化的指標(biāo)來(lái)衡量
1.1定義理想態(tài)
豆瓣讀書(shū)陋气，本質(zhì)上是一個(gè)知識(shí)圖譜信息庫(kù)劳吠，以發(fā)散性的結(jié)構(gòu)把各種書(shū)籍組織起來(lái)，主要的目標(biāo)是用來(lái)描述包括實(shí)體書(shū)籍與電子書(shū)內(nèi)巩趁，存在的各種實(shí)體和概念痒玩，以及它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。而“喜歡讀"XX"的人也喜歡... ”這個(gè)推薦模塊的理想態(tài)是晶渠，推薦相關(guān)聯(lián)主題且用戶(hù)感興趣的書(shū)籍凰荚。
1.2核心指標(biāo)拆解
基于對(duì)理想太的定義燃观，如何描述用戶(hù)感興趣的程度呢褒脯？可以根據(jù)用戶(hù)對(duì)于對(duì)接結(jié)果的后續(xù)行為路徑進(jìn)行分析判斷。
指標(biāo)描述
點(diǎn)擊進(jìn)入推薦書(shū)籍詳情頁(yè)缆毁，瀏覽時(shí)間長(zhǎng)番川，且在頁(yè)面進(jìn)行了“正向”的交互操作。各個(gè)交互操作可根據(jù)感興趣程度劃分為：
a類(lèi)：想讀脊框；加入購(gòu)書(shū)單颁督；添加到豆列；推薦浇雹；分享沉御；如果觸發(fā)了這幾個(gè)交互操作，說(shuō)明所推薦的書(shū)籍用戶(hù)是很感興趣的昭灵。
b類(lèi)：在讀吠裆；讀過(guò)伐谈；評(píng)價(jià)；發(fā)表短評(píng)试疙；撰寫(xiě)書(shū)評(píng)诵棵。如果觸發(fā)了這幾個(gè)交互操作，說(shuō)明所推薦的書(shū)籍是用戶(hù)曾經(jīng)讀過(guò)或者正在讀的祝旷，雖然此次推薦不會(huì)產(chǎn)生一個(gè)新讀者履澳，但找到了一個(gè)感興趣的老讀者。
c類(lèi)：查看內(nèi)容簡(jiǎn)介怀跛；查看作者簡(jiǎn)介距贷；查看目錄；查看試讀敌完；閱讀評(píng)論储耐；如果觸發(fā)了這幾個(gè)交互操作，說(shuō)明所推薦的書(shū)籍是能引起用戶(hù)一定的興趣滨溉。
因此什湘，對(duì)于推薦內(nèi)容產(chǎn)生興趣的強(qiáng)度具體描述為：
很適合：點(diǎn)擊進(jìn)入推薦書(shū)籍詳情，并觸發(fā)了a類(lèi)晦攒，b類(lèi)的交互操作闽撤，停留時(shí)間長(zhǎng)。
適合：點(diǎn)擊進(jìn)入推薦書(shū)籍詳情頁(yè)脯颜，并觸發(fā)了c類(lèi)交互操作哟旗，停留時(shí)間長(zhǎng)。
一般：點(diǎn)擊進(jìn)入推薦書(shū)籍詳情頁(yè)栋操，并沒(méi)有觸發(fā)a闸餐，b，c三類(lèi)交互操作矾芙，停留時(shí)間不長(zhǎng)舍沙。
不適合：沒(méi)有點(diǎn)擊進(jìn)入推薦書(shū)籍詳情頁(yè)。
1.3衡量指標(biāo)
打開(kāi)率：
1）推薦書(shū)籍點(diǎn)開(kāi)uv/頁(yè)面總uv剔宪，可直觀(guān)表達(dá)該推薦書(shū)籍的頁(yè)面轉(zhuǎn)化情況拂铡。
2）推薦書(shū)籍打開(kāi)率求和平均，可橫向?qū)Ρ人型扑]書(shū)籍的轉(zhuǎn)化情況葱绒，可以重點(diǎn)觀(guān)察過(guò)高或過(guò)低的異常值感帅。
交互觸發(fā)：分別觀(guān)察3類(lèi)交互的觸發(fā)比例。a類(lèi)交互的權(quán)重最大地淀，b類(lèi)交互次之失球，c類(lèi)交互最低。
可量化分值：
1）通過(guò)推薦進(jìn)入的用戶(hù)對(duì)書(shū)籍的評(píng)分分布情況帮毁，基于理想態(tài)的定義实苞，這個(gè)分值可以從側(cè)面反映推薦的用戶(hù)感興趣程度璧微。
2）想讀-在讀-讀過(guò)的比例以及轉(zhuǎn)化，能從側(cè)面反映用戶(hù)的感興趣程度硬梁。
1.4結(jié)論
豆瓣的推薦策略黑盒部分暫時(shí)沒(méi)法監(jiān)控其表現(xiàn)前硫，對(duì)于打開(kāi)率，交互觸發(fā)荧止，沒(méi)法直接獲取數(shù)據(jù)屹电。因此我將采用抽樣分析的方法，選取5本書(shū)跃巡，比對(duì)推薦的結(jié)果危号，找出一些推薦不合理的case，并寫(xiě)出不合理的原因素邪。
第二步：抽樣分析
對(duì)豆瓣推薦結(jié)果做抽樣分析外莲，找出推薦不合理的case，并寫(xiě)出不合理的原因
2.1數(shù)據(jù)標(biāo)注
2.2推薦原因
概括出9個(gè)推薦的原因兔朦，在5本的推薦書(shū)籍中偷线，通過(guò)標(biāo)注與統(tǒng)計(jì)，匯總?cè)缦拢?/p>
基于標(biāo)簽沽甥，同類(lèi)型声邦，同作者同出版社是推薦的主要考慮條件。
2.3不合理的地方
以收集到的數(shù)據(jù)樣本來(lái)看摆舟，不合理的地方主要是同作者同出版社的推薦太多亥曹，以及相關(guān)性太弱。而書(shū)籍之間的相關(guān)性恨诱，主要體現(xiàn)在標(biāo)簽和豆列上媳瞪。為此，我收集了運(yùn)營(yíng)之光及其推薦系列書(shū)籍的標(biāo)簽以及豆列命中情況照宝，如下圖：
可見(jiàn)蛇受，大部分推薦書(shū)籍，雖然是存在與《運(yùn)營(yíng)之光》重合的標(biāo)簽硫豆，但是重合度偏低龙巨。
第三步：優(yōu)先級(jí)判斷
匯總所有問(wèn)題笼呆，綜合影響面熊响、問(wèn)題可解決程度和解決成本確定優(yōu)先級(jí)，作為接下來(lái)的項(xiàng)目計(jì)劃
3.1問(wèn)題匯總
匯總推薦中存在的問(wèn)題诗赌，大概分為兩類(lèi)汗茄，如下：
3.2行動(dòng)計(jì)劃
