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《小红书的主要用户群体》
用户群体和功能。1、用户群体：小红书是一个以分享购物心得、生活方式和美妆护肤为主题的社交平台。抖音是一个短视频分享平台，用户可以通过拍摄和编辑短视频来展示自己的才艺、生活趣事、旅行经历等。
2、功能：小红书的用户主要是年轻女性，在平台上分享自己的购物心得、产品评测、旅行经验、美妆技巧等。小红书提供了一个社区，用户可以在上面互相交流、分享和获取灵感。小红书也有购物功能，用户可以在平台上购买感兴趣的产品。抖音的用户群体更广泛，包括年轻人、明星、网红等。抖音提供了丰富的滤镜、音乐和特效，使用户能够创作出有趣和富有创意的短视频。抖音也有社交功能，用户可以关注其他用户、点赞和评论视频。
为什么普通人「出圈」，都在小红书？
机器之心2024-01-1612:05:10发布于北京机器之心官方账号+关注机器之心报道作者：WX解码小红书推荐系统：为什么在这里普通人更容易被看见？出差期间，我在酒店百无聊赖地打开了小红书。一篇看似平淡无奇的笔记吸引了我的注意——一位ID叫「倚着彩虹看夕阳」的用户发帖，说自己在酒店的床上看西游记时，感觉到前所未有的放松。
从标题到配图，这篇发布于去年5月的笔记没有任何明显的爆点，但显然在小红书上引发了广泛的共鸣，收到了大量的点赞、收藏和评论。我也被吸引，陷入了#走不出的评论区。
现代人的信息获取方式很大程度上受推荐系统所影响，这篇笔记在发布8个月后依然能进入我的视野，小红书的推荐系统功不可没。相比之下，很难想象同样的内容在其他平台上也能得到如此广泛的传播。
为什么在小红书上普通人更容易被看见？它的流量算法，如何让每个人都有机会成为爆款文的主角？为什么身边人越来越爱刷小红书？
带着这些疑问，我走访了小红书技术团队，希望通过他们的解释，能更深入地了解这个让无数用户感叹「特别懂我」且「氛围极好」的内容社区。
重视普通人表达——小红书内容分发和推荐逻辑
随着近些年用户和内容的快速破圈，小红书摇身一变，从「人间种草机」成为「生活百科全书」。作为一个基于用户生成内容（UGC）的生活指南社区，小红书融合图文、视频、直播等多种内容形式，内容维度非常丰富。推荐系统需要权衡多重目标优化，算法背后的价值观让小红书选择了不一样的技术路径——去中心化分发、注重用户体验和社区的高质量互动，这也形成了其特别的内容分发和推荐策略。
小红书旨在创建一个「普通人帮助普通人」的内容分享社区，满足普通人的内容被看见的需要。有一个非常典型的案例凸显了小红书推荐系统的快速与准确，曾经有一位女孩在信号较差的火车上发帖求助卫生巾，仅仅两个小时后，她就收到了陌生人的神奇馈赠。在这里，任何人都可以分享他们觉得有趣或有用的生活细节，无论多么微小。
为什么我们在小红书上能看到这么多「素帖爆火」的案例，其中一个重要的影响因素是技术分发的逻辑。小红书的技术理念很独特，将大约一半的流量给普通UGC用户，让普通人的创作有平等被看到的机会。与此同时，这些普通人的经验与生活分享也会在未来逐步释放出长尾价值。
在小红书上，笔记被推荐的综合考虑因素很多，没有标准的公式一概而论。具体说，纳入考虑的因子包括点击、时长、完播、下滑、质量、点赞、收藏、关注、转发、评论等。小红书的推荐系统会根据用户的习惯调整各因子的权重，一般会综合考虑消费、互动和体验类指标，结合用户的消费行为偏好，实现个性化的权重组合。同时，小红书推荐系统也会根据笔记的发布意图来调整收藏、转发和评论的权重，例如，日常分享类的笔记更看重点赞，工具类笔记更看重收藏，求助类笔记更看重评论。
小红书上各种「被看见」的普通人普通事
当一篇新的笔记在小红书发布后，它将经历一系列复杂的处理步骤，通过「人以群分」的内容分发体系，把信息精准给需要的人。虽说当前各种推荐系统的核心算法和基本流程在很大程度上是类似的，但与传统推荐系统追逐的「全局最优」不同，小红书将流量分层，寻求「局部最优」，通过识别不同的人群，让好的内容从各个群体中涌现出来，跑出了适合社区的新一代推荐系统。
那些素帖爆火背后的秘籍，无一不透露着：一个优秀的推荐系统，关键在于如何根据具体的应用场景、用户行为和反馈来调整和优化这些基本方法。
对小红书来说，关键的问题包括在冷启／爬坡阶段，如何进行内容理解从而定位种子人群并进行高效的人群扩散；在召回／排序环节，如何提升模型预测的精准度，以及如何进行实时流量调控；还有如何保证内容的多样性，使用户的短期兴趣和长期兴趣得到平衡。
挖掘长尾，高效分发——多模态内容理解
内容理解是推荐分发的基础。精细和准确的个性化推荐，离不开对内容的充分理解，只有让系统真正掌握了到底内容在讲什么，才能够推荐得更加准确。传统的内容理解主要依赖于标签化体系，然而，这种体系的主要问题在于标签粒度过大和标签维度过窄。在小红书这样海量且多样性强的内容场景中，这两个问题尤其突出。无论如何定义标签体系，都难以覆盖多样化、长尾化的内容，同时，标签体系的运营更新也难以跟上内容的迭代和发展。
为了解决标签化内容理解体系的问题，小红书技术团队借助大规模多模态预训练模型，构建了向量化的内容理解体系。这种向量体系具有更开放的通识知识和动态自由的使用方案。作为传统标签体系的补充，向量化系统通过隐性聚类能力实现了细粒度、动态化的内容分类；另一方面，通过预训练和微调的方式，提高了系统在更多维度上对内容识别和评价的精度。
在多模态预训练方面，团队采用了类似于CLIP的对比学习，在经过清洗和去噪的小红书笔记样本上进行训练。小红书是一个天然的优质多模态图文对样本集散地，通过将笔记封面图和笔记标题组对的方式，不需要人工标注，就能获得数以十亿甚至更大的样本集合，保证了样本的规模性、多样性和时效性。在优质样本的支持下，团队开发出了参数量从10M到10B不等的各种backbone选型，支持BERT、RoBERTa、ResNet、Swin-T、ViT等架构，以满足下游的各种使用需求。
以多模态预训练向量为基座，实现对复杂多模态内容的综合语义表征在应用实例上，团队实践了基于笔记多模态向量的层次化内容聚类，用于Feed的多样性打散。通过向量聚类得到的ClusterID作为隐性内容标签，并通过调整聚类相似度门限来动态控制ClusterID的粒度，从而实现自由粒度上的相似内容打散和频控。
基于纯静态内容特征刻画笔记质量，实现冷启／长尾优质内容高效分发
同时，团队利用内容的后验分发数据（例如点击率、点赞率、快划率等），对预训练向量进行微调，从而实现对内容分发质量的级别预测。小红书开创性地构建了一整套内容质量框架，利用封面图片画质美学模型和多模态笔记质量分模型，定义有用和美好的内容。由于内容分发质量完全聚焦在内容的静态特征上，因此在冷启动和长尾内容推荐上更为有效，不会受到马太效应的影响，避免了推荐趋向于热门内容的问题。
新笔记冷启动，种子人群识别——去中心化分发的基础
小红书发现，扶持新发布、低曝光的笔记可以增强作者的发布意愿。在全域曝光中，大约一半的流量分发是普通用户发表的内容。优质、有价值、引发共鸣的内容永不过时。小红书推荐分发还具有独特的中长尾流量效应。哪怕一条笔记的初始数据一般，只要它有价值，系统捕捉到中长尾信号，依然会被推荐给需要的用户，与发布时效无关。
一个素人博主没有多少粉丝，创作的内容都有可能成为爆款，帖子点赞量或收藏数上千。在前文「酒店的床上看西游记」的例子中，发帖的用户粉丝量少，主页互动内容也不多，如何对其进行推荐和展示？
这归结为推荐系统的一个核心问题——新内容的冷启动。冷启动的问题本质是在行为数据比较少的情况下充分理解内容，从而实现更精准的推荐，一般会被建模为一个RegretMinimization问题，主要关注如何最小化奖励函数的损失值。其中，奖励函数的估值标准至关重要，因为它反映了每个平台的不同价值选择。
多数平台会选择消费类指标，如点击率和停留时长，作为奖励函数的评估标准。相比别的平台，小红书具有更强的UGC生态，社区属性更强。所以，在冷启动阶段，系统更加关注高质量评论的数量、挖掘高潜笔记，因为高质量的评论数量反映了目标人群对新内容的互动情况，也即新内容是否被准确分发到了符合其特性的人群中。
在新内容冷启动问题方面，小红书技术团队形成了一套包含4步的pipeline：
1、内容信息提取：新内容刚上传时，没有用户行为信息，只能通过内容信息进行分发。技术团队运用NLP、CV和多模态融合技术，提取内容信息，生成相关的话题和内容特征。2、种子人群圈选和投放：团队利用内容信息定位目标人群，这些人群是通过双塔模