物尽其用-让推荐系统成为你学习的助手
具体的一个实例是,这些天在琢磨着Tensorflow的学习,通过sougo来对微信公众号里的内容进行检索,获得了不少有益的文章。但微信公众号成为内容的主阵地也是有好处的,资源集中,也便于搜索引擎的挖掘。不过这种获取信息的方式其实是有一定问题的,也就是他是一种被动的关键字检索。而且短期内前几页的排名不会有变化,如果有新的合适的内容产生,我很难获取到。这个时候我想到了推荐,而推荐我则想到了今日头条。
今日头条之前安装过,但是终究觉得“品味”太Low,而且有一定的成瘾性,所以我就果断的删除了。没想到这次可以利用上它。使用今日头条,主要基于如下考虑:
- 比如我要学习tensorflow,那么其实我还要了解Python,传统的机器学习,以及深度学习理论。推荐系统一般都是基于内容而非关键字,并且新产生的相关内容很快会推荐给我,甚至还有可能有惊喜。
- 我也不知道我具体需要什么,我只是一个大致的方向,比如tf相关的,纯粹的深度学习理论也行
- 系统需要不断的试探我,我只要简单给出是或者否(点击或者不点击),然后越来越合我的口味就好
于是我开始了实际的操作。首先我需要想办法告诉今日头条,我想看tensorflow相关的内容,或者深度学习,图像相关也行,所以我需要播撒种子。具体的办法是,我在输入框检索了tensorflow关键字,然后只是通过查看标题,点击了一些我喜欢的内容。
接着我进入推荐页(也就是今日头条的首页),发现效果并不是非常好,不断的刷新,偶尔才会出现一两篇机器学习相关的文章。于是我在想,可能需要在推荐流里点击内容才会形成反馈,所以我不断刷新,看到机器学习或者python之类的,我就点击,加上之前搜索的,一共点击了48篇文章。
之后查看推荐的信息流,得到了反馈,机器学习,大数据以及编程的内容开始显著增多。
我又多刷了几次,再看两张图:
这个效果已经比之前好很多了。为了防止出现内容过于单一,推荐系统其实一般都有相应的机制去抵消这种作用,并且时间过短,很可能无法对推荐系统的长期用户画像产生影响,所以我们可能需要花较多的时间,进一步的调教今日头条。
其实这里我们可以看到,未来人们进入并且学习一个新的领域的知识,推荐会变成一个很好的助手。事实上,对于解决特定的问题,推荐也是非常合适的。搜索缺乏一个Session(会话),缺乏一个反馈,当我们解决一个问题的时候,推荐会不断的去尝试理解你(给你推出它认为你需要的内容),然后根据你的反馈,点击或者不点击,来调整自己,从而给出新的尝试,直到解决你的问题。而且推荐系统底层一般都坐拥海量的内容,它知道的很多。
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