蘑菇街首页推荐的多目标优化实践：reweight策略的双面剑
在当今的推荐系统中，工业界追求的目标不再单一，如电商的点击率和GMV，信息流的互动指标，都成为衡量成功的多元标准。《诗品算法》公众号深入探讨了如何通过改变样本权重进行多目标优化，这种策略在实际场景中的应用，如蘑菇街首页推荐，展现了其独特的价值。
reweight策略的核心在于，通过调整样本权重来平衡不同目标之间的冲突。比如，在电商推荐中，从单纯追求点击率转向提升用户留存率，我们采取了停留时长加权正样本，对负样本则不加权。通过分析用户停留时长的分布，预处理后调整为权重，如使用1+log行为事件的线性或非线性处理。
实验中，我们以停留时长和reweight权重为坐标轴，展现了一次创新尝试。原生的log函数处理导致了点击率目标的压缩，而通过精心设计的权重调整，曲线得到有效优化。线上实验显示，虽然曝光PV下降了3.1%，点击PV减少了6.29%，但点击率和停留时长均有所提升，不同平台的改善效果各异。
在强化停留时长优化的实验二中，我们调整了行为事件和停留时长的reweight公式，带来了显著的曝光和点击增长，同时提升了用户停留深度，实现了点击率与停留时长的平衡。直播切片视频目标转向提升GMV时，我们直接在模型中建模成交，通过一系列实验，reweight策略在GMV预测中展现出了独特的效果。
然而，reweight策略并非全然完美，它可能放大噪声，对正样本权重造成影响。实验结果表明，不同的reweight策略在不同区间表现各异，需谨慎调整以避免噪声放大和压缩区域问题。引入停留时长作为中间变量，帮助我们更好地控制目标之间的平衡。
尽管reweight策略在提升平均停留时间方面有显著效果，但也带来了一些副作用，如曝光量和PVCTR下降，但整体上，订单量、UV和GMV有所增加，显示出复杂性带来的收益。在具体应用中，我们需要根据业务特性和目标的优先级，灵活调整reweight策略，以达到最佳效果。
总结来说，reweight策略是推荐系统中的创新工具，但其复杂性要求持续学习和精细调整。每一次优化都是对平衡艺术的探索，需要在提升用户体验与业务目标之间找到最佳契合点。让我们在实践中不断深化理解，共同推动推荐技术的发展。愿你在探索reweight策略的旅程中，收获更多洞见与突破。