如何避免内容重复推荐聊聊去重服务

　　请不要再给我推一样的内容了，拜托。在面对平台一直跟你推荐同样的内容时，你是否是一样的想法。这样情况是否有改善的方法？本文作者从这一问题出发，对去重服务进行了分析探讨。
　　如果一个APP一直给你推荐同样的东西，就像一个人在你面前絮絮叨叨同一件事情，你的心情想必非常糟糕。
　　去重服务在资讯APP中是一项基础服务，PUSH、图文、视频、直播等内容业务，甚至是作者编辑后台都会需要使用。去重服务细拆开其实是很复杂的，也容易出现众口难调的问题，因为重复的类型可能有：不同信息载体的重复（文章和文章、视频和文章等）、不同场景的重复（feed流、正文页等）、信息有无增量的重复（高度重复和一般相似等）
　　无信息增量：包含的内容是同样的，用户从该内容中无法获得差异化的信息和体验。
　　有信息增量：包含的内容有部分相同或相似，即使之前已有相关的阅读，但用户从该内容中仍可以获得差异化的信息和体验。
　　对于第一种情况，是绝对去重，即将高度一致的内容过滤掉，多选一。关键点是如何挑出原创或质量更高的内容，文章质量、源质量、发布时间、原创度可以帮上忙。所谓道高一丈魔高一尺，上网搜关键词躲避消重教学，你会发现你要做的工作还有很多。
　　（图片来自网络）
　　另外直播形式下的专题或机器批量生产的标题，不同内容的标题可能一模一样，为了避免误伤太多内容，需要细化去研究内容的特性。
　　对于去重服务，定义标准很重要，拿图片重复来说：
　　（1）背景、人物动作完全相同的图片
　　（2）同一现场背景，同一机位截图，人物相同（人物动作可能不同）
　　（3）某图片的局部截图（至少半图及半图以上）
　　以上三组图片，在我们的认知里一般属于重复，基于以上的定义，我们再看几组图片：
　　（娱乐类）同一综艺节目，同一机位截图，但人物不同：
　　（游戏类）同一款游戏，不同背景截图：
　　（游戏类）同一游戏背景截图，游戏人物不同：
　　（母婴类）新生宝宝图：
　　如果按先前三组的定义，以上图片属于重复，但从我们的日常体验能知道，它们是不一样的内容（只是同个系列），所以，区分分类（category）做细化的定义很有必要，只有这样机器才能按照人的期望学习并输出可用的结果。
　　除了内容，图片重复的形式也要定义，如在feed流里：
　　对于有信息增量的情况，处理方式要精细得多，面对的是怎么推的问题。可以考虑分层定义分场景限制的推荐策略。定义文章相似，能用来辅助判断的元素有：
　　标题
　　摘要
　　图片
　　正文
　　类别
　　视频还有物理时长、音频、字幕等。
　　我们先来看看标题相似（内容相似或体感相似）的case：标题主体或关键词不同或模糊不清，强调的主旨相同，用词或长或短；同一事件不同角度：
　　其中，容易被机器识别为相似从而产生badcase（会降低内容的分发效率），产品汪需要留意一下：
　　不同主体同一方面
　　同一主体的不同方面
　　强本地属性的类似事件
　　同一领域中关联度较高的事件
　　同一领域（如星座、育儿）实体或关键词相似，但事件面不同
　　同属一赛事（如世界杯），不同赛事
　　体育球星、会议与政策之间等不同面
　　当NLP能较准确识别相似内容时，分场景限制的策略可以从哪些维度入手？
　　时间间隔去重：如操作时间在12小时之内，做严格的相似过滤逻辑
　　刷数去重：如邻近50刷，做严格的相似过滤逻辑
　　事件去重：如同一事件内容不得黏连
　　POI（兴趣点）Keyword（关键词）去重：如同一刷同一个POI不得超过3个，重排打散
　　源去重：如同一刷同一个源的文章不得超过1篇
　　还可以对不同用户（如投诉过重复老旧的用户、新老用户）做不同程度的控制；也可以根据相似度将相似分层，做不同程度的控制；也可根据事件的热度，做不同程度的控制；也可以根据用户的兴趣的浓度做不同程度的控制。
　　去重力度需要产品汪把控，而且去重工作中还有很多内容需要确认：比较的对象、信息载体、时间长短、数据来源等等。没有最佳方案，本文旨在引发思考且补全思路，只有不断测试，才能找到适合自己产品的组合方案。