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这种情况是最简单的。两篇完全不同的内容，互相不构成对用户消费预判的影响，分别推荐即可。
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推荐密集
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我们承接重复问题继续讨论。密集是指用户的推荐列表中同一类内容的占比过高，导致局部多样性丧失。
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导致推荐密集的原因，一方面是因为用户的短期兴趣点通常比较明确，会因为特定事件或人物而快速聚焦。比如，建军节阅兵时，哪怕娇滴滴的女生也会被解放军的飒爽英姿所吸引。围绕阅兵，会产生如军事分析、士兵英姿、爱国抒怀等不同切入点。伴随热点，人们的消费量也会在这一阶段显著攀升。
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另一方面则是因为推荐系统对用户的兴趣点理解不够，或是仅追求点击导向而放大了用户的强兴趣相关内容，从而忽视了用户的弱兴趣相关内容。比如，系统只知道用户喜欢财经，就围绕财经内容翻来覆去地推荐，或是在财经内容和科技内容所构成的候选集对比中，由于财经内容点击预估显著高于科技内容，系统就只推荐财经内容。
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从点击率角度观测，局部的密集满足了用户需求，往往会带来短期消费量的快速提升。这未必是件坏事。我们在有关用户冷启动的部分也提到，为了短期留存用户，系统会刻意牺牲多样性，以新、热内容来满足用户的短期需求。
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但是，不同用户短期兴趣点的衰减速度是不可预知的。比如，对于阅兵的内容，可能到第三天就无人提及了。有关NBA的赛事报道在赛季结束后，也再无更新。为了防止用户体验发生断崖式的下跌，从产品角度来看，还是希望避免一次刷新中出现内容过度密集的情况。通常，我们采用滑动窗口规则，即连续多条规则尽可能在多个维度打散，降低用户的视觉密集感。
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密集的衡量取决于我们对内容的理解拆分维度，能够拆分出的维度越细致，可以做出的打散策略就越细致。典型的可以拆分的维度有题材载体维度、作者维度、类目（话题）维度和实体词维度。
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题材载体维度：属于同一内容载体的内容过多，比如一屏幕都是视频或图集。
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作者维度：来自同一作者的内容过多，比如高产量的媒体型账号刷屏的现象。
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题材和作者属于内容的固有属性，类目和实体词则是基于语义理解抽离出来的属性。
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类目（话题）维度：来自同一分类（话题）的内容过多，比如阅兵期间有关阅兵的内容大量展现。
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实体词维度：讨论某一实体词的内容过多，比如都是关于某位明星名人的各种维度的论述。典型的例子如马云，横跨财经、科技、教育等多个领域，在系统对于类目识别准确的前提下，依靠类目打散都不能解决马云刷屏的问题，只能通过实体词进行打散。
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关于密集打散的收益，我们通常会站在用户长期留存的角度去衡量。多样性更好的内容在短期可能会降低点击率，但长期来看，对用户留存是有帮助的，不必争朝夕之短长。
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易反感内容
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在内容推荐系统中，我们将用户的行为拆分为列表页的消费决策和详情页的消费体验两部分。无论是详情页的消费体验差还是列表页的消费体验差，都是需要处理的问题。如图6–2所示，列表页中展现出了标题和封面信息供用户判断，用户点击了前两篇内容，没有点击第三篇内容。
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图6–2 列表页消费与详情页消费
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从内容质量维度看，低质量的内容一定会引发用户的反感，如文不对题的标题党、传播虚假信息或耸人听闻信息的猎奇党、质量低下的无聊水文、因时间识别错误导致的旧闻问题等。如图6–2中第二篇内容的情况，用户在被标题吸引点击后可能很快就会退出，或是在内容当中举报，留下负面评论内容等。我们可以通过用户的反馈行为来发现第二类内容，以降低它们对用户体验的影响。
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但是，对于列表页刷过但是没有被点击的内容（如图6–2中第三篇内容）又该怎样处理呢？
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通常，我们将没有被点击的内容视作对用户无损，它起到了如兴趣探索、广告变现等作用。但在实践过程中，我们发现有部分内容会因题材问题而非质量问题，对部分敏感用户的列表页消费体验造成负向影响，我们将之归结为易反感内容。常见的易反感内容有：
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• 鬼神类内容：如灵异故事、UFO（不明飞行物）等
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• 恐怖血腥类内容：如蛇、野生动物等
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• 迷信类内容：如算命、风水等
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对易反感内容而言，先要识别得准，再要推荐得好。