短视频app制作，推荐偏差及解决方案分析
原标题：短视频app制作，推荐偏差及解决方案分析
短视频app制作的推荐系统是提供个性化服务的关键，但在实际运行过程中，推荐结果的精准度会受到各种因素的影响，一旦出现推荐偏差就会影响用户的使用体验，在短视频app制作时，可以采取哪些解决办法呢？
一、导致推荐偏差的因素
1、数据收集引入的偏差
短视频app制作的推荐系统在运行时需要大量数据支持，所以从用户注册、登录系统后，系统就在无形之中收集着与用户相关的数据，像用户的基本信息、用户的行为数据等，如果收集的这些数据存在一定偏差势必会导致推荐偏差的出现。
2、推荐策略带来的偏差
在短视频app制作推荐系统时通常会结合实际的业务场景选择不同的推荐策略，如果推荐策略在实施时就存在偏差那就会导致推荐结果受到影响，比如数据分布不均、热门推荐带来的长尾物品曝光不足等均会导致推荐偏差。
3、在推荐逻辑循环中不断扩大的偏差
在用户到数据再到推荐系统，推荐系统再反馈给用户的这个循环中，推荐偏差会不断地被放大，从而影响到系统的正常运行和用户的使用体验。
二、推荐偏差的解决方案
在短视频app制作的推荐系统中，常见的偏差类型包含选择偏差、曝光偏差、一致性偏差和位置偏差，针对不同的偏差类型需要采取不同的解决方案。
1、选择偏差
针对选择偏差可以采用数据填充、倾向打分、双重鲁棒模型、生成模型等方式消除推荐偏差。
2、曝光偏差
针对曝光偏差可以采用启发式方法、采样、基于曝光的生成模型、倾向变量等方式消除推荐偏差。
3、一致性偏差
针对短视频app制作中的一致性偏差可以采用分解法消除推荐偏差，这里的分解主要针对用户行为和打分，可以将其分解为用户兴趣和从众心理影响两个部分。
4、位置偏差
针对短视频app制作中的位置偏差可以采用点击模型、倾向评分、信任感知模型等方式消除推荐偏差。
在短视频app制作的功能场景中，如果推荐偏差过高，势必会影响用户的留存和回流，所以在实际开发中需要结合实际的业务场景选择合适的推荐偏差解决方案，以此保证推荐系统的推荐精准度，让用户在短视频app制作的各个功能场景中获得更好的使用体验。
