推荐策略产品经理实操（一）：内容库游戏标签特征
编辑导读：本文作者依据工作中项目实践的所思所想，结合案例等分享了推荐系统设计中内容库游戏标签的制作流程，并对过程中存在的一些问题进行了梳理分析，与大家分享。希望能给大家作为参考，并在工作中产生助益。
很幸运，刚毕业就做了推荐策略产品经理，更幸运的是，公司的推荐系统刚刚起步自己就参与了进去，算是一个从0-1的过程。以下实操项目中出现的数据都进行了处理，与实际项目数据不一样。
（鉴于保密问题，以下所有数据均为处理过的数据，非真实数据）
01 项目背景
目前我们的内容库中只有不到20%的游戏有相应的标签，且均为爬虫标签，覆盖率低且脏数据较多，重复标签较多，同类型标签有很多种名称，没有固定的标准和规范，需要尽快建立自己的标签库和标签标准，进一步优化推荐；
02 项目过程
1. 标准制定与阶段优化
之前的爬虫标签分为一级标签和二级标签，但因为游戏这一物品的特殊性，游戏的标签不应该分级标记，需要多种标记方式，因此我们在进行游戏标签标准制定的时候，去掉了分级标签，而是通过游戏分类、玩法、题材、风格等标签类对游戏进行标签匹配，一个游戏对应1到多个标签，且各个标签之间没有父级关系，属于并存关系；
1）一个游戏至少N+1个标签（也存在少数游戏不够的情况），1个一级标签，N个二级标签，1个核心标签；
一级标签和二级标签并不是父类标签的关系，是相互补充的关系；
后期模型训练增加1个核心标签（基本上都是一级标签）；
2）标记标签顺序：80%是从游戏DAU降序在标记，20%是新游戏
2. 数据导入与字段新增
历时3个月，运营标记标签覆盖率提升了65%左右，且均按照制定的标准执行；
从运营标记标签达到一定量级时，就协助BI大数据的同学进行字段新增以及内容导入工作；
最后确定3个字段：游戏标签/游戏类别/核心标签；
3. 离线训练与结果输出
覆盖率达到一定范围后，可以着手进行离线模型训练，验证效果。目前进行效果验证的主要方法就是对比离线AUC。
1）将测试集与训练集经过一定比例进行随机拆分获得；
2）通过增加不同的字段进行训练：
单独添加三个特征时，游戏标签的AUC提升最高，游戏类目提升次之，核心标签没有提升反而数据存在下降；
同时添加三个特征时，训练效果最好，离线AUC增长3%左右；
去除爬虫标签特征时，数据都有微小的下降，但下降非常小，可以忽略；
4. AB测试与结果闭环
基于离线数据，进行线上AB测试，实验人数30万，实验时间范围2周。实验结果：
人均游戏时长增加2.5%，次留增加1%；
推荐页面人均点击次数提升7%，人均新游戏个数提升6%，人均广告次数提升2%，推荐列表长长尾游戏占比提升；
03 项目复盘
1. 多渠道问题解决
在制作自己的标签时，我们也并没有只使用现有的爬虫标签，而是对爬虫标签进行了策略优化，进行了爬虫标签的模糊匹配：
游戏包名会因为投放渠道的不同，包名存在后缀不同、一个游戏多个包名的情况，导致爬虫标签和游戏包名不能一一对应；
用游戏中文名进行模糊匹配，取频率最高的前三个标签；
进行匹配后，爬虫标签覆盖率增长一倍多；
2. 基础建设最重要
在最开始0-1的过程一定要多方面考虑，详细进行计划，制定的标准一定要全面、合理、精细、便于实施，我们前期标准的制定经历了很长的时间，一直在打磨标准、不断的优化完善，推翻重来；这个阶段不能怕麻烦，否则后面的阶段问题会越来越多；
3. 产品经理是接口
产品经理在项目的每个阶段其实都不是最专业的，但却是不可缺少的角色，需要时刻的注意业务的方向，并帮助各个专业同学厘清自己的业务方向，做一个合格的“接口”，顺利连通每个环节，确保业务不断前进；
以上就是该项目的一些过程记录，如果有感兴趣的同学，欢迎私聊；
加油，打工人！
作者 @王珂
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