本文深入探討了算法在不同領(lǐng)域的應(yīng)用方法和背后的思考邏輯。作者夏師傅通過豐富的案例分析，揭示了算法如何助力產(chǎn)品決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，并提供了實用的策略和技巧。無論您是技術(shù)專家還是對算法應(yīng)用感興趣的讀者，本文都將為您提供全新的視角和啟發(fā)，希望對你有所幫助。

策略產(chǎn)品當(dāng)中涉及到大量算法模型的應(yīng)用，比如召回，排序策略的設(shè)計，除了規(guī)則邏輯之外，算法模型是很多體量比較大的業(yè)務(wù)必備的。所以有必要跟大家聊一下實際工作中，我們是如何利用算法模型來解決業(yè)務(wù)問題的。

了解這些也有助于大家熟知算法工程師的工作流程大概是什么樣的，降低溝通成本。

算法模型解決業(yè)務(wù)問題整體上可以分為如下幾步，接下來我將分別講一下每一步具體做點(diǎn)什么。

01 問題定義

不能為了上模型而使用模型。

所以首先，我們需要明確我們要解決的問題是什么？

問題可以是具體的用戶需求，比如：用戶希望看到自己感興趣的商品排到前面；也可以是目前業(yè)務(wù)面臨的問題，比如：目前平臺GMV滲透率高的品類曝光流量不足，這些其實都是問題。但是對于使用算法模型來解決的話，關(guān)鍵點(diǎn)在于如何把這個問題變成算法模型能理解，能解決的問題。

因此這里面必然涉及到一個如何從感性的問題描述轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€可以讓模型去理解和預(yù)測的問題。

這就到了第二個環(huán)節(jié)：問題建模。

02 問題建模

問題建模的關(guān)鍵其實就兩個：業(yè)務(wù)指標(biāo)定義和模型預(yù)測目標(biāo)定義。

業(yè)務(wù)指標(biāo)定義即根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)核心場景去定義核心業(yè)務(wù)指標(biāo)，這塊涉及到一些數(shù)據(jù)指標(biāo)體系搭建。

模型預(yù)測目標(biāo)主要用于根據(jù)該目標(biāo)去設(shè)定模型的收斂目標(biāo)，也就是模型要預(yù)測什么，輸出什么值。典型的比如ctr預(yù)估，實際上就是輸出了ctr這個值。

在問題建模階段，還有兩個重要的事情：樣本選擇和交叉驗證。

簡言之，我們從原始數(shù)據(jù)（日志）當(dāng)中選擇跟當(dāng)前模型預(yù)估指標(biāo)相關(guān)的樣本，然后把這些樣本分為訓(xùn)練集和測試集，然后通過交叉驗證的方法對模型進(jìn)行訓(xùn)練和評估。

這塊不得不提一下關(guān)于模型評估的指標(biāo)。指標(biāo)的分類有很多，最常見的其實就是準(zhǔn)確率，召回率，AUC曲線等，包括常見的NDCG是對排序模型的衡量關(guān)鍵指標(biāo)。

03 特征工程

完成了問題定義和問題建模，接下來就進(jìn)入了很關(guān)鍵的特征工程，從大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中進(jìn)行特征抽取，核心目的是為了將特征輸入給模型，讓模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律。

關(guān)于如何做特征選擇，再實際工作當(dāng)中，最為關(guān)鍵的是下面兩個方面：

第一點(diǎn)好理解，特征是為目標(biāo)服務(wù)的，因此選擇出來的特征必須能夠表征目標(biāo)；第二點(diǎn)的意思是這個特征要在不同的物品之間有相當(dāng)明顯的差異。比如銷量，有的高，有的低；評價，有的是100%好評，有的是80%好評，這些都可以稱之為特征。

但是，如果你們業(yè)務(wù)的基本上99%的物品好評率都在100%，那基本上這個特征就不用加了。

有差異才有區(qū)別，有區(qū)別才能作為一個決策的因素。

什么情況下我們需要進(jìn)行特征選擇？

訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含許多冗余或無用的特征，移除這些特征并不會導(dǎo)致丟失信息。

其中冗余是指一個本身很有用的特征與另外一個有用的特征強(qiáng)相關(guān)，或它包含的信息能從其它特征推演出來；特征很多但樣本相對較少，也就是某一個維度的信息數(shù)據(jù)量太少，覆蓋度較低。

關(guān)于特征選擇的4個步驟：

以下是模型特征選擇的4個步驟，策略產(chǎn)品經(jīng)理以了解為主：

1. 產(chǎn)生過程：產(chǎn)生特征或特征子集候選集合；
2. 評價函數(shù)：衡量特征或特征子集的重要性或者好壞程度，即量化特征變量和目標(biāo)變量之間的聯(lián)系以及特征之間的相互聯(lián)系。為了避免過擬合，可用交叉驗證的方式來評估特征的好壞；
3. 停止準(zhǔn)則：為了減少計算復(fù)雜度，需設(shè)定一個閾值，當(dāng)評價函數(shù)值達(dá)到閾值后搜索停止；
4. 驗證過程：在驗證數(shù)據(jù)集上驗證選出來的特征子集的有效性。

04 模型選擇

當(dāng)我們把上面的事情確定之后，接下來就到了關(guān)鍵的模型選型的環(huán)節(jié)。大家都知道，具體的算法模型其實有很多種，不同的模型有很大差別，使用場景不同，能夠處理的特征也有很大差異。

比如對于協(xié)同過濾，常見的usercf和itemcf兩種，還有一些基于兩個基本的協(xié)同過濾模型的變種，比如i2i，頻繁二項集等。那我們就需要思考什么樣的場景比較適合usercf，什么樣的場景比較適合itemcf。

另外，雖然這些模型都能做到根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)去進(jìn)行個性化推薦的目標(biāo)，但是具體的落地過程其實是大相徑庭的。當(dāng)我們經(jīng)過特征工程得到一份高質(zhì)量的特征之后，還需要考慮哪個模型能夠更準(zhǔn)確地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到相應(yīng)規(guī)律，從眾多模型中選擇最佳的模型。

05 模型融合

正如上面說的，其實不同的模型有不同的應(yīng)用場景，所以一般線上通常是含有多個模型，最大化利用每個模型的優(yōu)勢，進(jìn)而達(dá)到目標(biāo)收益最大化，而模型融合以后得結(jié)果其實就是線上最終展示出來的結(jié)果。

以上就是關(guān)于算法是如何解決業(yè)務(wù)問題的介紹，希望大家能夠明白一點(diǎn)，不要為了用算法而用算法，也不要認(rèn)為算法就一定能更好的解決問題，關(guān)鍵點(diǎn)不在這，而是基于業(yè)務(wù)的實際情況去決定到底使用算法還是規(guī)則，使用什么樣的算法。