[ML 1分钟]第一版排序不上机器学习算法

一个新的产品需求来了，产品经理总会提前很久就来找机器学习的团队，讨论能不能在第一版上线中就加入“神奇的”机器学习排序算法。

“我也是想呢，但是不行“。

我们当然想着用机器学习去帮助每一个产品，但是在实践中，最早的版本不应该考虑机器学习算法。

原因

背后的原因有很多。

第一当然是数据。不管是有监督还是无监督算法，或多或少都需要一些用户行为的数据，产品上线了才能积累数据，才能理解用户的行为，才能试着用算法来排序。

第二，算法所涉及的系统往往相对复杂。新产品上线光能确保系统能正常运行就已经不容易了，能减少复杂的系统对于快速上线非常重要。

第三，也需要知道新产品的影响力。机器学习的研发投入资源可多可少，复杂的问题要有复杂的系统支撑，简单的问题调调包写个API也能解决。只有等第一版出了，看到了具体的影响力，才好决定到底要投入多少资源在这个产品之上。

简单的规则

早期的产品用一用最简单的规则排序就好：

• 人工排序往往质量很高。
• 稍微复杂一些使用简单的热度排序往往能解决60%的问题。很多时候机器学习模型打败简单的热度排序都很难。
• 用户的最近使用排在前面等等。

总之，上线第一，越轻越好，算法很大，嵌入需要合适的时机。