[演算法项目] 远端&兼职

一、項目背景

我們運營一個大型新聞網站，旗下包含十多個內容分站（評論、財經、娛樂、體育、健康、生活等）。每篇文章底部會展示 20 篇相關推薦文章，這是站內流量循環的重要入口。

目前相關推薦由兩套系統並行產出：

• 新系統：我們自建的推薦算法，在 Google BigQuery 上運行，有兩個變體：
  • 基於命名實體重疊的推薦：比對文章間共同提到的人名、地名、事件等實體來判斷相關性
  • 基於語義向量搜索的推薦：利用文章 Embedding 計算語義相似度，並結合點擊熱度排序
• 舊系統：原有推薦系統，目前作為效果對比的基線

核心目標：在所有分站上，新系統的推薦效果必須超越舊系統。 目前多數分站已領先，但仍有幾個分站落後，需要在 4 週內通過系統性的實驗迭代解決。

二、現況概述

根據最新數據，各分站的新舊系統 CTR （點擊率）對比情況如下：

• 一些分站明確落後：新系統 CTR 低於舊系統 10%~35%，是本次優化的重點
• 一些分站基本持平：新系統小幅領先，但優勢不明顯，需鞏固
• 多個分站已大幅勝出：新系統領先幅度在 13%~73% 之間，以穩定為主
• 少量小站不納入優化：文章量過少，投入產出比低

三、問題分析

落後分站的共同特點是 內容的時效性需求和推薦算法的時間衰減策略不匹配：

• 觀點評論類（差距最大）：讀者尋找特定議題的深度觀點，經典文章依然有閱讀價值。但算法偏好新文，把有價值的「舊文」壓到了很低的推薦分。
• 知識參考類（如健康）：內容具有長期參考價值，不像新聞有明確的時效性。時間衰減過強會排除這類內容。
• 財經類：曾經勝出但近期退步，可能與近期的參數調整有關，需要排查。

相比之下，已勝出的分站（體育、政治、娛樂等）恰好是「時效性強」的內容，算法偏好新文章的策略在這些場景下正好契合用戶需求。

四、技術棧

組件 技術 數據倉庫 Google BigQuery 推薦算法 BigQuery SQL Stored Procedures 向量搜索 BigQuery VECTOR_SEARCH 推薦導出 GCS (Google Cloud Storage) 版本管理 Git

五、優化方法論

5.1 三層評估漏斗

每次參數調整不再直接上線等結果，而是通過三層漏斗逐步驗證：

第一層：離線評估（分鐘級） 用歷史點擊數據回測，快速篩掉明顯差的配置 輸入 20+ 組配置 → 篩到約 8 組 ↓ 第二層：Interleaving 測試（小時級） 在同一推薦列表中交錯混合兩組配置的結果 統計用戶實際點擊偏好哪組 靈敏度是傳統 A/B 的 10-100 倍 約 8 組 → 篩到 2-3 組 ↓ 第三層：A/B 測試（天級） 最終候選做傳統分流測試 觀察長期指標（停留時間、推薦鏈路深度） 2-3 組 → 確認最優

5.2 多因素實驗設計

同時測試多個參數的不同組合，而非一次只改一個。需要調整的參數包括：

• 時間衰減策略：文章年齡對推薦分的影響程度
• 實體 / 語義權重：不同相似度信號在總分中的比重
• 熱度權重：推薦點擊熱度的加分幅度
• 候選池時間窗口：從多長時間範圍內取候選文章
• 新信號開關：如同專欄加分、經典內容保留位等

通過正交實驗設計，少量實驗即可覆蓋主要的因素交互效應。

5.3 複合質量指標

不僅看 CTR ，還要看用戶點擊後的行為質量：

• CTR：推薦被點擊的概率
• 推薦鏈路深度（ Session Depth ）：用戶點了推薦後，是否繼續點擊下一篇推薦
• 停留時間（ Dwell Proxy ）：用戶在推薦文章上的停留時長

多維指標可以避免「標題吸引人但內容不匹配」的情況。

六、2 週排程

時間 階段 主要工作 產出 Week 0 （ 1 天） 基礎設施

構建離線評估集、複合指標追蹤、Interleaving 框架、實驗配置表 評估工具就緒 Week 0 （ 2 天） Round 1：參數探索 多組配置離線全掃 → 線上 Interleaving → A/B 確認 最優基礎參數配置 Week 0 （ 2 天） Round 2：新信號 在最優配置上測試新信號（專欄加分、經典內容位等） 各分站最終信號組合 Week 1 （ 3 天） Round 3：精調 + 驗證 混合策略測試，72 小時穩定性驗證 各分站最終配置確認 Week 1 （ 2 天） 生產部署 + 監控 上線最終配置，部署每日監控和告警機制 系統上線、監控就緒

七、交付標準

必須達成

1. 所有納入優化的分站，新系統 CTR ≥ 舊系統 CTR 20%
2. 已勝出分站不退步 — 維持現有領先 同時要求
3. 建立持續監控機制 — 每日健康度報表、異常告警
4. 每輪實驗有完整記錄 — 配置、數據、結論、決策依據可追溯

八、所需技能

技能要求：

SQL / BigQuery 熟練。核心工作是修改和測試 BigQuery Stored Procedures 推薦系統 了解基本概念（ CTR 、A/B 測試、Interleaving 、推薦排序） 數據分析 能設計實驗、分析結果、判斷統計顯著性 Git 基本使用即可 Python

非必須，但如需做數據處理會有幫助

九、工作方式

• 每輪實驗結束後，需提交實驗報告（配置、結果、決策）
• 重大參數改動需先溝通確認再上線
• 每日同步進展，有阻塞及時反饋
• 代碼通過 Git 管理

十、其他

• 如果您有相关经验，欢迎带着报价来投。未来希望能达成长久合作
• 也希望您是自由工作者或者有大量的业余时间，以利于多个项目展开深度合作。
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