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月活躍用戶達(dá) 1 億的 Pinterest 越來(lái)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(jiàn)。

世界各地的用戶訪問(wèn) 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(huì)被留住：Pinterest 上 30% 的互動(dòng)和 25% 的 Pinterest 內(nèi)購(gòu)來(lái)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(dòng)的頂尖技術(shù)，還進(jìn)行了大量試驗(yàn)。

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

Pinterest 首席發(fā)現(xiàn)科學(xué)工程師（lead discovery science engineer） Mohammad Shahangian 表示：“我的主要工作是找到解決內(nèi)容發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的方向。我們會(huì)對(duì)算法做非常小的改變進(jìn)行試驗(yàn)，每一次嘗試都有其改進(jìn)或不好的地方?！?/p>

獨(dú)家優(yōu)勢(shì)：基于興趣

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實(shí)際上，這和 Pinterset 的特點(diǎn)不無(wú)關(guān)系：它的優(yōu)勢(shì)之一在于，Pinterset 是圍繞用戶的興趣而建立的社區(qū)，用戶會(huì)將自己從互聯(lián)網(wǎng)上找到的產(chǎn)品、文章和圖片按興趣分類(lèi)。這意味著 Pinterest 不用像其他社交網(wǎng)站一樣，通過(guò)點(diǎn)擊模式或在某個(gè)頁(yè)面上花費(fèi)的時(shí)間來(lái)猜測(cè)用戶的興趣，而是可以直接用算法來(lái)衡量其數(shù)據(jù)庫(kù)中 750 億個(gè)條目之間的關(guān)系，因?yàn)檫@些條目很可能被歸在同一個(gè)興趣之下。

Mohammad Shahangian 說(shuō)道：“許多公司試圖通過(guò)輸入或信號(hào)來(lái)推導(dǎo)用戶興趣。但在 Pinterest，用戶明確地給出了自己對(duì)什么感興趣的信號(hào)。”

訪問(wèn) Pinterest 的用戶們?cè)诓粩酁檫@個(gè)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(yè)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 Mohammad Shahangian 看來(lái)，“如果你收集了一個(gè)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(shí)踐中不斷測(cè)試

為了作出這些決策，Pinterest 的工程師們?cè)囼?yàn)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?shí)用戶的活躍度。

Mohammad Shahangian 說(shuō)道：“我們確實(shí)會(huì)直接在 Pinterest 上做試驗(yàn)，但很多時(shí)候我們都會(huì)先做很多準(zhǔn)備工作再試驗(yàn)。”

當(dāng)然，如果不進(jìn)行實(shí)際測(cè)試，就根本沒(méi)辦法知道某個(gè)用戶是否會(huì)喜歡新的推薦內(nèi)容?！拔覜](méi)法花錢(qián)請(qǐng)人告訴我，某個(gè)用戶是否會(huì)喜歡新的推薦內(nèi)容，”Mohammad Shahangian 表示。但通過(guò)研究算法推薦的內(nèi)容是否會(huì)被真實(shí)用戶歸為某個(gè)興趣下，這就能得到相對(duì)靠譜的答案了。

此前，Pinterest 將用戶主頁(yè)的消息流從純粹的按時(shí)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(huì)帶來(lái)額外提升。

Shahangian 表示：“在整個(gè)改進(jìn)過(guò)程中，Pinterest 得到了長(zhǎng)足發(fā)展。個(gè)性化極大地提高了用戶活躍度?！?/p>

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(jué)與研究中心的研究人員們合作開(kāi)發(fā)了這一技術(shù)?，F(xiàn)在它已經(jīng)能通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法來(lái)自動(dòng)識(shí)別圖片中的物體了。這樣，用戶就可以點(diǎn)擊這些物體來(lái)找到 Pinterest 中的相關(guān)條目。

Pinterest 視覺(jué)搜索工程師 Dmitry Kislyuk 說(shuō)道：“這不是區(qū)分貓狗的分類(lèi)算法。我們是想實(shí)時(shí)找到圖片間的相似性?！?/p>

他表示，這一視覺(jué)搜索工具在發(fā)現(xiàn) Pinterest 中的家庭裝飾品和時(shí)尚用品上效果很好。未來(lái) Pinterest 希望能改進(jìn)其自動(dòng)分類(lèi)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(lái)更有效地進(jìn)行圖片分類(lèi)時(shí)，Pinterest 視覺(jué)搜索工程師 Andrew Zhai 說(shuō)道：“我覺(jué)得我們的模型會(huì)變得更語(yǔ)義化，也會(huì)變得更好?！?/p>

Pinterest 的工程師們?cè)趯Ｗ⒂谕晟莆矬w識(shí)別和搜索的同時(shí)，還打算開(kāi)發(fā)一款應(yīng)用，讓智能手機(jī)用戶可以拍攝現(xiàn)實(shí)世界的物體，然后獲得 Pinterest 上的相關(guān)條目推薦。

Dmitry Kislyuk 表示道：“現(xiàn)如今的深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域令人激動(dòng)人心。世界變化太快，頂尖技術(shù)每?jī)蓚€(gè)月就會(huì)變一次。”

via fastcompany

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