外汇局：2020年末我国银行业对外金融资产13724亿美元
06-17
为什么人们会购买与购物搜索中预期不同的东西？这是一个值得思考的问题。
高级经理负责Alexa购物团队搜索功能的Liane Lewin-Eytan在她的博客中解释道：例如，当人们向Alexa发出搜索命令时，通过购物搜索算法，Alexa最终会为用户列出一些产品可供选择的、能够满足用户需求的产品可以理解为“相关产品”。
这些“相关产品”的最终呈现依赖于人类注释者的判断。
简而言之，人类注释者标记满足用户期望的相关产品，而其他产品则不相关。
有趣的是，亚马逊最近发现，用户经常会与注释者标记为不相关的产品产生联系。
例如，人类注释者会将术语“购买汉堡”与汉堡产品而不是“汉堡机”联系起来，但亚马逊发现发出命令“购买汉堡”的用户可能会购买看似不相关的汉堡机，但不是真正的汉堡。
雷锋网注：上图来自亚马逊。
亚马逊对用户的这种行为进行了分类。
第一种是直接购买不相关的产品，就像上面提到的汉堡机例子；二是与不相关的产品“互动”。
，例如将不相关的产品添加到购物车，或与其他用户分享。
亚马逊的研究表明，用户在面对高销量或便宜的产品时更有可能购买不相关的产品；此外，人们更有可能购买玩具和数码产品等类别的不相关产品，而不是美容产品和杂货产品类别。
更有可能购买不相关的产品。
为了进一步了解这种用户行为，亚马逊研究人员做出了很多努力。
首先，研究团队使用统计方法来识别不同长度关键词的搜索结果。
研究发现，搜索短/较长关键词的用户比搜索中等长度关键词的用户在购买决策上更加灵活。
因此，他们认为短关键词表明用户的不确定性和探索意愿，而长关键词会降低精确匹配的可能性；这两种方法都会增加用户与不相关产品关联的可能性。
此外，研究人员还考虑了搜索结果中相关和不相关产品之间的间接关系。
例如，如果两种产品具有相同的款式、品牌或类别，或者经常一起购买，那么它们之间就存在间接关系。
研究人员使用了两种不同的间接关系衡量标准，一种基于描述性术语的含义，另一种基于购买历史。
这两个因素都会影响用户购买不相关产品的可能性。
以上大部分是统计分析，亚马逊还进行了两个实验来评估搜索结果中看似不相关的产品的价值。
首先，研究人员进行搜索查询，每次记录一种相关产品和一种不相关产品，并考虑对这些产品应用五种不同选择策略的结果。
第一个策略，即“最佳策略”，总是选择能够带来更高水平的购买或参与的产品。
（参与度/购买度是参与行为/购买行为与数据样本中所有交互的比例。
）另外四个是“相关策略”，即选择相关产品； “不相关策略”，即选择不相关的产品；“随机策略”，即在两个产品之间随机选择；“最差策略”，即选择降低参与/购买水平的产品。
雷锋网注：pRatio 为购买级别，eRatio 为参与级别。
从上表可以看出，与通过最优策略和相关策略（无误差）选择的产品相比，其他策略选择的产品都处于购买级别。
参与程度存在较大差距。
在另一项实验中，研究人员使用相同的查询来训练三种不同的机器学习模型：一个学习如何最大化相关性，第二个学习如何最大化购买水平，第三个学习如何最大化参与水平。
在此基础上，亚马逊构建了两种融合模型，一种是关联模型与参与模型相结合，另一种是关联模型与购买模型相结合。
此外，还可以调整每个融合模型以提供构成模型的组件。
两个模型的输出被分配不同的权重。
例如，在关联购买融合模型中，将关联和购买级别的权重分别设置为1和0。
设置后，融合模型只会产生关联模型输出；将融合模型的权重设置为 0.5 将产生两个模型输出的均匀混合。
对于这两种融合模型，亚马逊设置了一系列权重并绘制了结果。
如上图所示，相关性和购买水平/参与水平之间存在权衡：相关性的增加或减少将影响购买水平/参与水平的表现。
亚马逊表示，如果搜索结果不能满足客户的需求但看起来相关，客户可能会理解并原谅这一缺陷。
同时，购买水平/参与水平代表了一种更主观的相关性，人类注释者无法评估，这也可能导致无法推荐满意的产品。
目前，亚马逊用来评估相关性和购买/参与水平之间权衡的模型相当粗糙。
更复杂、更强大的机器学习模型可以取得更好的结果，特别是如果它经过明确的训练来评估某些特定因素，例如关键词长度、价格和间接关系。
雷锋网获悉，亚马逊将在2月份即将召开的ACM网络搜索和数据挖掘大会上进一步展示这项研究成果。
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