推薦美圖的 Pinterest 如何靠機(jī)器學(xué)習(xí)吸睛？ 2016年09月22日08:57 來源：|

   月活躍用戶達(dá)1億的Pinterest越來越依賴機(jī)器學(xué)習(xí)，以幫助發(fā)現(xiàn)新的互聯(lián)網(wǎng)洞見。

 世界各地的用戶訪問Pinterest是為了探索、保存和分享照片及文章。幫助用戶找到自己喜歡的內(nèi)容，用戶自然會被留住：Pinterest上30%的互動和25%的Pinterest內(nèi)購來自于Pinterest推薦的相關(guān)內(nèi)容。為了推薦合適的內(nèi)容，Pinterest使用了由數(shù)據(jù)驅(qū)動的頂尖技術(shù)，還進(jìn)行了大量試驗。

 那么，Pinterest是如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)實現(xiàn)的呢？

 Pinterest首席發(fā)現(xiàn)科學(xué)工程師（leaddiscoveryscienceengineer）MohammadShahangian表示：“我的主要工作是找到解決內(nèi)容發(fā)現(xiàn)問題的方向。我們會對算法做非常小的改變進(jìn)行試驗，每一次嘗試都有其改進(jìn)或不好的地方。”

 獨(dú)家優(yōu)勢：基于興趣

 實際上，這和Pinterset的特點不無關(guān)系：它的優(yōu)勢之一在于，Pinterset是圍繞用戶的興趣而建立的社區(qū)，用戶會將自己從互聯(lián)網(wǎng)上找到的、文章和圖片按興趣分類。這意味著Pinterest不用像其他社交網(wǎng)站一樣，通過點擊模式或在某個頁面上花費(fèi)的時間來猜測用戶的興趣，而是可以直接用算法來衡量其數(shù)據(jù)庫中750億個條目之間的關(guān)系，因為這些條目很可能被歸在同一個興趣之下。

 MohammadShahangian說道：“許多試圖通過輸入或信號來推導(dǎo)用戶興趣。但在Pinterest，用戶明確地給出了自己對什么感興趣的信號。”

 訪問Pinterest的用戶們在不斷為這個由用戶、搜集到的條目以及收藏板所組成的社交圖景添磚加瓦。這些數(shù)據(jù)又可以讓Pinterest更精確地為用戶主頁消息流、搜索結(jié)果以及相關(guān)內(nèi)容推薦提供內(nèi)容。單純根據(jù)用戶關(guān)注的內(nèi)容向用戶推薦并不理想，而推薦相似內(nèi)容又很容易重復(fù)。

 在MohammadShahangian看來，“如果你收集了一個廚房水槽的條目，我們應(yīng)該給你推薦更多水槽呢，還是推薦可以讓你的廚房煥然一新的條目？”

 在實踐中不斷測試

 為了作出這些決策，Pinterest的工程師們試驗了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。他們研究了這些算法在相關(guān)和不相關(guān)條目上的效果，以及它們?nèi)绾斡绊懻鎸嵱脩舻幕钴S度。

 MohammadShahangian說道：“我們確實會直接在Pinterest上做試驗，但很多時候我們都會先做很多準(zhǔn)備工作再試驗。”

 當(dāng)然，如果不進(jìn)行實際測試，就根本沒辦法知道某個用戶是否會喜歡新的推薦內(nèi)容。“我沒法花錢請人告訴我，某個用戶是否會喜歡新的推薦內(nèi)容，”MohammadShahangian表示。但通過研究算法推薦的內(nèi)容是否會被真實用戶歸為某個興趣下，這就能得到相對靠譜的答案了。

 此前，Pinterest將用戶主頁的消息流從純粹的按時間排列關(guān)注用戶的消息，改成了由算法生成的消息流，這一舉措讓用戶的活躍度提高了五分之一到十分之一，后續(xù)算法改進(jìn)還會帶來額外提升。

 Shahangian表示：“在整個改進(jìn)過程中，Pinterest得到了長足發(fā)展。個性化極大地提高了用戶活躍度。”

 改進(jìn)圖像搜索功能

 Pinterest還一直在改進(jìn)圖像搜索，以幫助用戶更好地找到相似圖片。Pinterest的工程師們與加州大學(xué)伯克利分校視覺與研究中心的研究人員們合作開發(fā)了這一技術(shù)。現(xiàn)在它已經(jīng)能通過深度學(xué)習(xí)算法來自動識別圖片中的物體了。這樣，用戶就可以點擊這些物體來找到Pinterest中的相關(guān)條目。

 Pinterest視覺搜索工程師DmitryKislyuk說道：“這不是區(qū)分貓狗的分類算法。我們是想實時找到圖片間的相似性。”

 他表示，這一視覺搜索工具在發(fā)現(xiàn)Pinterest中的家庭裝飾品和時尚用品上效果很好。未來Pinterest希望能改進(jìn)其自動分類功能，以更好地滿足其他搜索需求，比如幫助用戶找到相似的新食譜。

 在談到用深度學(xué)習(xí)來更有效地進(jìn)行圖片分類時，Pinterest視覺搜索工程師AndrewZhai說道：“我覺得我們的模型會變得更語義化，也會變得更好。”

 Pinterest的工程師們在專注于完善物體識別和搜索的同時，還打算開發(fā)一款應(yīng)用，讓手機(jī)用戶可以拍攝現(xiàn)實世界的物體，然后獲得Pinterest上的相關(guān)條目推薦。

 DmitryKislyuk表示道：“現(xiàn)如今的深度學(xué)習(xí)、計算機(jī)視覺領(lǐng)域令人激動人心。世界變化太快，頂尖技術(shù)每兩個月就會變一次。”

責(zé)任編輯：姚泓澤