編者按：Feedly官方博客介紹了Feedly推薦系統背后使用的機器學習技術。

web的最大優勢之一是其開放性和分布式本質。這也是一大挑戰：數百萬站點，數千項主題，人們如何瀏覽內容并發現新的可信賴信息源？

Feedly對這一挑戰的解決方案是使用數據科學組織所有這些信息源，并幫助人們瀏覽主題。

本文介紹了[Feedly新的發現體驗]背后的一些技術，以及我從這一項目中學習到的經驗。

從用戶生成數據中學習主題

根據用戶加入新站點或博客時所屬的分類（數據經過匿名化處理），可以自動創建新的英語主題分類。

所以，如果你是在“tech”（技術）下加入The Verge和Engadget的45000人之一，那么你幫助創建了“tech”主題。

不過，這樣的主題列表仍然存在一些問題，主要是重復主題和“垃圾主題”。

想要理解我是如何訓練模型識別主題的，可以想像一個矩陣或者表格，其中有關于主題和信息源的數據。

你注意到了上表第六行的“My favorites”（我的最愛）主題了沒有？這是一個極好的垃圾主題的例子，因為它不具有描述性。你可能也注意到了“tech”和“techonolgy”這一對重復主題。如果我們將矩陣擴展至10000+主題和100000+信息源，我們會看到很多這樣的垃圾主題和重復主題。

所以我們如何擺脫這些垃圾主題和重復主題呢？這正是數據清洗的價值所在。

在上表中，每行有一個數字數組，也稱為向量。所有數字同構的行意味著垃圾主題，而特定站點在行中顯示為峰值的是好主題。

一圖勝千言：

我們可以通過測量相應圖形的尖峰來檢測垃圾主題。從向量性質的角度來說，我們可以，比方說，測量最大數字和非零值數字的比值。

類似地，下面的圖形顯示了重復主題：

我們同樣根據向量的性質檢測這些重復主題。在我們的例子中，“Tech”向量的分量[50000, 30000, 5, 2]和“Technology”的[12000, 7500, 2, 0]在歸一化（將絕對數字轉換為百分比）后非常相似。我使用JS散度得出兩個向量的相似度。

一旦偵測出了相似向量，我們可以在系統中安全地合并兩者，并將搜索“technology”的用戶重定向至“tech”。

感謝使用Feedly的英語讀者的巨大社區，我們得以將所有數據轉換為一個整潔、去重的包含超過2500良好主題的列表。

我們很高興地報告，我們的分類足夠深入，包含“真菌學”這樣的主題！

鏈接的強度與同屬兩個主題的信息源數量成正比

主題樹：創建層次結構

既然我們的信息源已經有了豐富的主題標簽，下一個挑戰是引入連接相關主題的更好的組織系統。

有些主題是通用的（“tech”），而另一些則要專門一些（“iPad”）。“iPad”屬于“Apple”的子主題，“Apple”又是“Tech”的子主題，像這樣的主題層次結構的內部表示，有助于計算推薦。

我們使用模式匹配創建這樣的層次結構。下圖顯示了三個主題（左側）和與這些主題相關的信息源（右側）的連接。線越粗，將信息源置于這一主題下的用戶就越多。

“Apple”連接“tech”主題信息源的一個子集，所以“Apple”是“tech”的子主題

上面的模式也確認了人們以大致相同的方式使用“tech”和“technology”。“technology”的線要細一點，因為人們較少使用這一術語。不過這兩個主題是重復的。同時，“Apple”看起來是“tech”的子主題：它連接了更少的信息源，而且它的連接同時也和“tech”相關。

基于這些模式，我們可以構建所有主題和子主題的樹形結構。

現在，如果你訪問Feedly的Discover（發現）頁面，你會找到一個特色主題列表。點擊任意主題即可開始瀏覽。相關主題有助于你進一步深入層次結構。

排列每個主題的推薦信息源

創建主題并組織為層次結構后，我們仍然需要決定推薦哪些信息源，以什么順序推薦。我們想要根據以下三個標準進行優化：

相關性 —— 用戶添加信息源至該主題與其他主題的比例

關注數 —— 多少用戶連接了這一信息源

粘度 —— 質量和關注的代理

前兩個標準很是直截了當。人們期望看到和他們瀏覽的主題相關的流行網站，同時常常需要折衷這兩個測度。

第三個標準更加主觀。它應該反映網站的質量，獨立于閱讀該站點的用戶絕對數量。事實上，我們相信，一些小眾站點可能讀者較少，但內容更好。

“信息源之戰”試驗

為了計算粘度評分，我們在Feedly社區中運行了一項試驗。我們選擇了一些和“tech”主題相關的信息源，并讓用戶投票更喜歡哪些信息源。

我們在一周內收集了25000張票，生成了這些站點的排名。我們尋找和用戶喜歡程度最相關的特征。

例如，在下表中，我們展示了信息源得分和閱讀該信息源的平均時間之間的關系（“read_time”，閱讀時間，相關性大致等于0.45）。相關性是正的，這意味著評分越高，人們花在該信息源上的時間大概就越長。這里例子中的其他特征同樣顯示了正相關性，因為它們都是好信息源的指標。我們的方法讓我們得以選出和投票結果最相關的特征。接著我們就可以加權組合這些特征，以稍微提升最好的那些信息源的排名。

感謝所有為“信息源之戰”試驗投票的人。在Discover頁面瀏覽特色主題，或者搜索你最喜歡的主題的時候，都用到了這次試驗的結果。

生成“你可能也喜歡”信息源和更多“相關主題”

相關主題不僅包括上面提到的子主題（取自層次結構），還包括基于item2vec協同過濾得到的主題。

我們同樣基于item2vec技術，根據你已經關注的信息源，推薦“你可能也喜歡”（You Might Also Like）的信息源。

結語

十分感謝Feedly社區為發現項目所做的直接和間接貢獻。祝探索愉快！