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另外准确的负反馈数据，还可以作为训练负反馈数据的样本，预测负反馈的数据，或者做推荐降权 。
在金币庄园的多次推荐算法迭代之后，该渠道每日邀请量提升 567%，点曝比提升了 150%。通过对推荐算法优化的实践过，我们也抽象出一套淘宝社交关系推荐系统的方法论，为后续淘宝社交关系推荐系统的构建打下基础
5.7、经验总结
在推荐算法迭代中，我们有几条比较可靠的经验可以总结出来：
1、首先在算法推荐中，我们不能高估算法的作用，因为从影响推荐效果的因素上排序，产品UI的设计>推荐数据质量>推荐算法，而且推荐算法会有时效性，需要不断迭代；
2、基于偏好的推荐是有效的，对于特定场景要挖掘该场景下的互动数据，作为共同偏好理由推荐；
3、准确率和召回率是通过离线评测来的，用户的反馈样本数据，会产生噪声，让推荐算法变的混沌，因此必须进行必要的人工评测，设计合理的推荐算法；
06、淘宝社交关系推荐系统的设计与构建在金币庄园的推荐算法优化过程中，我们进行了特定场景下淘宝用户关系如何推荐的最佳实践，将这种模式快速的推广到第二人生等其他新场景中 。
? 淘宝社交关系推荐业务接入后台建设
在算法迭代的时候，多种有效的调优方法，可以在多个场景中复用 。
- 新业务场景的用户行为数据是构建偏好聚类的基础，需要能够快速合并到推荐数据，针对业务场景透出
- 快速的ABTest能看到调优之后的结果，做算法的快速调整，因此数据指标的快速回流是我们后台建设的重点
- 对于推荐算法增加可视化运营的能力，能够进行在线的预览和快速的上线
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在快速 ABTest 的设计中，我们采用服务端TT日志打点回流的方式，可以在当日内完成一轮 ABTest 验证 。
07、未来展望关系达成的推荐，是关系积累的初期要持久投入的事情，但是对于用户在淘内互动，也需要依靠关系推荐系统输出目标用户 。因此对社交关系达成之前和达成之后，都需要我们对关系用户做深度的刻画，因此我们搭建了关系画像平台做关系画像的分析，未来关系推荐系统将服务于 关系达成 和 关系应用 两类场景，我们在手淘电商环境的社交关系推荐上，还会不断的探索和实践 。
未来一年内推荐系统的架构设计
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参考文献1、 《推荐系统实践》笔记
2、社交关系的三元闭包理论
作者|王卫(泓冰)
出品|阿里巴巴新零售淘系技术部
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