说明
负反馈功能目前处于白名单测试阶段。如果您希望体验此功能,请联系您的火山引擎代表。
本文将向您介绍如何使用负反馈规则功能,提高推荐精准度、提升用户体验。
背景介绍
负反馈,是指客户在与推荐系统互动时,由于推荐结果不符合预期或者对推荐结果感到不适,在app侧标记对某个item或者某类item不感兴趣。
推荐系统需要根据客户标记的负反馈行为,将负反馈的物品在推荐结果中过滤掉,提升用户的体验。
应用场景
场景1:对某个物品标记不感兴趣
如下图,用户选择“不喜欢此作品”
场景2:对某类物品标记不感兴趣
如下图,用户选择“不看此作者”
使用方法
功能配置入口
说明
负反馈功能目前处于白名单测试阶段。如果您希望体验此功能,请联系您的火山引擎代表。
在【策略管理】-【业务规则】-【内置规则】中,创建负反馈规则,并在 在线服务 中选用。

使用方法说明
注意
行为表的更新方式选择仅天级时,负反馈规则会使用天级数据;一旦行为表的更新方式选择了实时,则负反馈规则只会使用实时数据。
场景1:对某个物品标记不感兴趣
- Step 1:API 传输行为数据时,传输针对某个物品的 dislike 行为。
例如上图1,用户点击了“不喜欢此作品”,则需要传输一条针对该作品的 dislike 行为数据。 - Step 2:根据业务需求,配置具体的负反馈过滤/降权规则。

此场景下,维度选择商品ID(或内容ID,因行业而异)。
- 负反馈过滤:在指定周期范围内,对于标记了dislike的物品在推荐结果中不展示。
- 负反馈降权:在指定周期范围内,对于标记了dislike的物品降低权重。
说明
负反馈过滤/降权规则,使用的是全场景的负反馈数据。即对于配置了负反馈规则的栏位,只要任一场景发生了 dislike 行为,负反馈规则都会生效。
场景2: 对某类物品标记不感兴趣
- Step 1:在行为表字段中勾选 dislike_type 和 dislike_value,并在 API 传输行为数据时,传输针对某个物品的 dislike 行为、以及对应的 dislike_type 和 dislike_value 值。
例如上图2,用户点击了“不看此作者”,则需要传输一条针对该作品的 dislike 行为数据,并在 dislike_type 中填充 author_id(作为负反馈的维度),dislike_value 中填充 author_id 的值(作为负反馈的维度值),即当前 item 作者的author_id(若此字段不传,则默认使用当前 item 对应的属性值)。 - Step 2:根据业务需求,配置具体的负反馈过滤/降权规则。
对某一类物品的不感兴趣,建议使用权重打压方式,以防止过滤掉过多item

此场景下,根据业务需求选择负反馈维度(上述例子中即为内容作者),目前平台各行业支持的维度如下:
- 电商:商品ID(goods_id)、商品类目(cate)、商品品牌(brand)、SPU(spu_id)、店铺ID(shop_id)、所有自定义字段(支持string、array类型)
- 长视频:内容ID(item_id)、视频类型(video_type)、视频分类(category)、视频标签(tags)、视频国家(pub_region)、所有自定义字段(支持string、array类型)
- 内容社区:内容ID(doc_id)、内容分类(cate)、内容类型(doc_type)、内容作者(author_id)、内容标签(tags)、所有自定义字段(支持string、array类型)
- 金融:物品ID(item_id)、物品类目(cate)、物品类型(item_type)、发行机构(organization)、物品来源(source_id)、物品标签(tags)、所有自定义字段(支持string、array类型)
说明
- 当选择带层级的类目字段(cate)作为负反馈维度时,配置负反馈维度需要选择到具体的某一级;同时,数据传输时,dislike_type 需要传具体某一级(如cate_1)且需要和规则中配置的级别对应,dislike_value 传该级对应的值即可。
- dislike_value 支持多值,当传入多个值时,只要触发其中任意值的 item,都会进行过滤/降权处理。