【淘宝关掉淘友圈 怎么关闭淘宝淘友圈邀请】5.1、社交关系的三元闭包理论优化
关于社交关系的推荐策略，首先要提的是三元闭包理论，三元闭包定义：在一个社交圈内，如果两用户有一个共同好友，那么这两个用户在未来成为好友的可能性就会提高 。
淘宝好友关系的三元闭包路径，来自于之前积累的 CC 淘友关系，从中找到拥有的共同好友的推荐用户，将共同好友的用户通过加权排序置顶，在优化之后，金币庄园的日关系添加量增加 20%。

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5.2、金币庄园互动行为增强
推荐系统设计的协同过滤算法，都讲究按照共同偏好计算 。在共同好友的推荐理由增强之后，我们对庄园用户的互动行为数据进行了挖掘，并且跟我们的基础推荐数据融合，再做加权排序，对有玩金币庄园的偏好的、有金币庄园互动的人进行置顶 。上线之后 AB 测试可以看到金币庄园日关系添加量提升 23%，点曝比相比之前提升 60% 以上
5.3、推荐理由强化
为了增强推荐理由的信任感，在交互视觉上会增加强化，输出多个推荐理由 。推荐理由强化之后，获得的关系添加量只提升了 5%，关系增量涨幅不是很明显 。究其原因是虽然推荐理由很丰富，但是内容过多也会带来用户输入信息负载重，导致用户焦点迷失，因此标签化的推荐理由要注意“简即美”的设计 。

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5.4、权重训练反馈到推荐算法中
在推荐策略应用之后，从关系邀请和关系达成的样本数据中，通过样本的正反馈中统计可以计算推荐标签的权重 。

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参考这个权重，将权重的参数置到线上，让正向反馈得到最大化 。上线之后，可以这个权重调整带来的关系日增量才提升了 5%，说明在算法的召回率和准确率都很高的时候，关系的推荐可以参考算法训练的数据，但是还需要人工评估算法的合理性，毕竟对推荐的人的邀请率，是跟用户直接的信任度最相关的 。
经过推荐理由强化和训练权重反馈的两类的视觉和算法优化，此时推荐列表的用户点曝比又提升了 41%。
5.5、增加邀请之后的滑动特效
在推荐列表以卡片的形式展示在有限的空间里面，用户一次触达的用户只有 3 个推荐好友，为了让用户感知到多张卡片的存在，我们在好友添加的动作里面，增加了左滑的特效 。在交互调整上线之后，点曝比从提升了 43%，再一次让我们感受到前台UI的设计优化带来的收益 。

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5.6、建立负反馈收集功能
在推荐策略应用中，算法是要求同时搜集正向反馈的数据和负向反馈的数据 。在负反馈设计中，很容易想到曝光过滤 。
在曝光过滤实践的初期，我们点曝比很低的推荐列表中，会收集大量的曝光数据 。曝光数据加入到负反馈数据集中，然后通过过滤的方式作用到推荐数据中，发现优选的 TopN 数据大量被过滤掉，点曝比开始下降 。
曝光过滤本质是要做负反馈过滤，当曝光数据过多的时候，此时的负反馈数据会形成噪声，过滤掉了较多优质推荐用户，影响到了推荐用户的质量，因此必须建立精准的负反馈的搜集方式 。因此我们在推荐人的卡片中增加负反馈的功能，比如在推荐人的卡片中增加删除功能，而删除的人在几个月内不会被推荐给好友 。

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