[演算法项目] 远端&兼职

一、目背景

我一大型新站，旗下包含十多容分站（、、、育、健康、生活等）。每篇文章底部展示 20 篇相推文章，是站流量循的重要入口。

目前相推由套系行出：

• 新系：我自建的推算法，在 Google BigQuery 上行，有：
  • 基於命名重的推：比文章共同提到的人名、地名、事件等判相性
  • 基於向量搜索的推：利用文章 Embedding 算相似度，合度排序
• 系：原有推系，目前作效果比的基

核心目：在所有分站上，新系的推效果必超越系。 目前多分站已先，但仍有分站落後，需要在 4 通系性的迭代解。

二、概述

根最新，各分站的新系 CTR （率）比情如下：

• 一些分站明落後：新系 CTR 低於系 10%~35%，是本次化的重
• 一些分站基本持平：新系小幅先，但不明，需固
• 多分站已大幅出：新系先幅度在 13%~73% 之，以定主
• 少量小站不入化：文章量少，投入出比低

三、分析

落後分站的共同特是 容的效性需求和推算法的衰策略不匹配：

• （差距最大）：者找特定的深度，典文章依然有值。但算法偏好新文，把有值的「文」到了很低的推分。
• 知考（如健康）：容具有期考值，不像新有明的效性。衰排除容。
• ：曾出但近期退步，可能近期的整有，需要排查。

相比之下，已出的分站（育、政治、等）恰好是「效性」的容，算法偏好新文章的策略在些景下正好契合用需求。

四、技

件 技 Google BigQuery 推算法 BigQuery SQL Stored Procedures 向量搜索 BigQuery VECTOR_SEARCH 推出 GCS (Google Cloud Storage) 版本管理 Git

五、化方法

5.1 三估漏斗

每次整不再直接上等果，而是通三漏斗逐步：

第一：估（分） 用史回，快速掉明差的配置 入 20+ 配置 → 到 8 ↓ 第二：Interleaving （小） 在同一推列表中交混合配置的果 用偏好哪 敏度是 A/B 的 10-100 倍 8 → 到 2-3 ↓ 第三：A/B （天） 最候做分流 察期指（停留、推路深度） 2-3 → 最

5.2 多因素

同多的不同合，而非一次只改一。需要整的包括：

• 衰策略：文章年推分的影程度
• / 重：不同相似度信在分中的比重
• 度重：推度的加分幅度
• 候池窗口：多取候文章
• 新信：如同加分、典容保留位等

通正交，少量即可覆主要的因素交互效。

5.3 合量指

不看 CTR ，要看用後的行量：

• CTR：推被的概率
• 推路深度（ Session Depth ）：用了推後，是否下一篇推
• 停留（ Dwell Proxy ）：用在推文章上的停留

多指可以避免「吸引人但容不匹配」的情。

六、2 排程

段 主要工作 出 Week 0 （ 1 天） 基施

建估集、合指追、Interleaving 框架、配置表 估工具就 Week 0 （ 2 天） Round 1：探索 多配置全 → 上 Interleaving → A/B 最基配置 Week 0 （ 2 天） Round 2：新信 在最配置上新信（加分、典容位等） 各分站最信合 Week 1 （ 3 天） Round 3：精 + 混合策略，72 小定性 各分站最配置 Week 1 （ 2 天） 生部署 + 控 上最配置，部署每日控和告警制 系上、控就

七、交付

必成

1. 所有入化的分站，新系 CTR ≥ 系 CTR 20%
2. 已出分站不退步 持有先 同要求
3. 建立持控制 每日健康度表、常告警
4. 每有完整 配置、、、策依可追溯

八、所需技能

技能要求：

SQL / BigQuery 熟。核心工作是修改和 BigQuery Stored Procedures 推系 了解基本概念（ CTR 、A/B 、Interleaving 、推排序） 分析 能、分析果、判著性 Git 基本使用即可 Python

非必，但如需做理有助

九、工作方式

• 每束後，需提交告（配置、果、策）
• 重大改需先通再上
• 每日同步展，有阻塞及反
• 代通 Git 管理

十、其他

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