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# 正念 APP｜三種分發場景推薦算法方案（Feed / Push / Widget · V1）
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> **目標**：
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> 針對三種分發方式（Feed、App Push、Widget 每日一句）制定一套一致但可調參的推薦流程。
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>
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> **共用基礎**：
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>
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> * 用戶畫像：U（mom_stage one-hot；emotion/context/need 允许缺失/跳过；含 `profile_confidence/profile_answered`）
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> * 文案畫像：Cᵢ（stage、emotion_score、context/need suitability、personalization_power、risk_flags；建議含 content_id/author_id/template_id/review_confidence）
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> * 推薦骨架：Hard Filter → Soft Scoring → Rerank（多樣性/新鮮度/疲勞）
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## 一、先說整體流程與思路（適用三種場景）
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### 1) 核心理念：同一個用戶同一天需要「不同強度」的個性化
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* **Push**：最容易翻車 → **高精準 + 低風險**（Precision-first）
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* **Widget**：每天唯一一句 → **穩定、代表性、可長期持續**（Consistency-first）
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* **Feed**：可上下滑探索 → **可試探、可擴展、多樣性**（Exploration-first）
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### 2) 共用三段式 Pipeline
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1. **Candidate Generation（候選集生成）**
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* 依 U 取一個「候選池」：匹配 need/context/stage 的內容 + 一部分通用內容
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* V1.2：若問卷允許跳過導致 `U.need/U.context/U.emotion_score` 缺失，候選池需自動提高通用安全內容占比，并视为至少进入 L1（限制 `personalization_power≤0.5`）
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2. **Hard Filter（硬性過濾）**
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* 依 risk_flags 與產品規則剔除高風險內容
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3. **Soft Scoring（軟性打分）**
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* 用加權模型計算核心匹配分
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4. **Rerank（重排）**
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* 去重、作者/模板多樣性、頻控、時間衰減
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5. **Serve（分發）**
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* 依場景不同策略選 TopK 或組成序列
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### 3) 工程必備：候選不足回退策略 + 可觀測指標（V1.1）
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#### 3.1 候選不足回退（Fallback Ladder）
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> 目的：避免「過濾/頻控後候選為空」導致體驗斷崖；同時在回退時**自動降個性化與降風險**（尤其 Push）。
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共用定義：
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* `fallback_level`：從 0 開始遞增（0=不回退）
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* 回退原則：**先放寬匹配，再放寬探索，再回退到通用安全池**；同時限制 `personalization_power` 上限
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建議梯度（可按場景調整）：
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* **L0（正常）**：按原候選配比取候選
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* **L1（放寬匹配）**：`need/context` 由 `1 → ≥0.5`；`personalization_power` 上限降為 `≤0.5`
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* **L2（回退通用池）**：加入更多 `general`/低風險句；`personalization_power` 上限降為 `0`
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* **L3（兜底）**：僅從「通用安全句庫」抽取（需單獨維護白名單/安全池）
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每次請求需輸出最終使用的 `fallback_level`（用於分析覆蓋率與風險）。
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#### 3.2 可觀測指標（必打點）
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每次生成推薦（Feed Session / 每次 Push / 每日 Widget）至少打點：
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* `candidate_pool_size_raw`：初始候選池大小
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* `candidate_pool_size_after_hard_filter`
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* `candidate_pool_size_after_dedup`
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* `candidate_pool_size_after_freqcap`
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* `fallback_level_final`
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* `served_k`：實際下發條數
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* `empty_reason`：若 served_k=0，記錄原因（如 hard_filter_all / freqcap_all / pool_empty / unknown）
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核心監控衍生指標（報表層計算）：
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* **覆蓋率**：`served_k > 0` 的比例（按場景分開）
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* **回退率**：`fallback_level_final > 0` 的比例
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* **頻控後候選數分布**：`candidate_pool_size_after_freqcap` 的 P50/P90/P99
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## 二、總分結構（Score Decomposition）
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對任意文案 Cᵢ：
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[
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\textbf{final_score}(U,Cᵢ) = \mathbb{I}[\text{pass filters}] \times \Big(
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S_{core} + S_{personal} + S_{fresh} - P_{fatigue} - P_{repeat} - P_{risk} - P_{uncertainty}
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\Big)
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]
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其中
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[
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S_{core} = w_{need}S_{need} + w_{emotion}S_{emotion} + w_{stage}S_{stage} + w_{context}S_{context}
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]
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* `S_need = Cᵢ.need_suitability[U.need]`（若 U.need 缺失，见 V1.2）
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* `S_context = Cᵢ.context_suitability[U.context]`（若 U.context 缺失，见 V1.2）
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* `S_stage`：general=1；命中=1；unknown對非unknown=0.7；其餘=0
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* `S_emotion`：若文案 general→0.8；否則 `1-|U.emotion_score-Cᵢ.emotion_score|`（若 U.emotion_score 缺失，见 V1.2）
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### V1.2：当问卷允许跳过题目时的打分约定（工程必读）
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> 目标：用户画像字段不全时仍能产出排序；并在不确定时自动降个性化/降风险。
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判定缺失：
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* `U.need` 为空对象 `{}` 或不存在 → 视为缺失
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* `U.context` 为空对象 `{}` 或不存在 → 视为缺失
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* `U.emotion_score` 为 `null`/不存在 → 视为缺失
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缺失时的保守计算：
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* `S_need`：
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* 若 `U.need` 缺失 → `S_need = 0.5`
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* 否则 → `S_need = Cᵢ.need_suitability[U.need]`
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* `S_context`：
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* 若 `U.context` 缺失 → `S_context = 0.5`
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* 否则 → `S_context = Cᵢ.context_suitability[U.context]`
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* `S_emotion`：
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* 若 `U.emotion_score` 缺失 → `S_emotion = 0.8`
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* 否则按原定义计算（文案 general 仍为 0.8）
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额外约束（与回退梯度一致，6A）：
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* 若 `conf_U` 偏低或字段缺失明显：必须启用 `P_uncertainty`
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* 若进入回退梯度（`fallback_level_final>0`）：按 L1/L2/L3 限制 `personalization_power` 上限（见 3.1）
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個性化加成：
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[
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S_{personal} = \alpha \cdot Cᵢ.personalization_power \cdot \max(S_{need}, S_{context})
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]
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不確定性懲罰（Push 建議啟用）：
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[
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P_{uncertainty} = \beta \cdot (1-\text{conf}_U) \cdot (1-\text{conf}_{Cᵢ}) \cdot Cᵢ.personalization\_power
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]
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> 說明：
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>
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> * `conf_U`：用戶畫像置信度（建議由問卷生成後隨時間衰減；見「用戶畫像」文件 V1.1）
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> * `conf_{Cᵢ}`：內容標註置信度（`Cᵢ.review_confidence`；缺省可給 0.7）
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> * `P_{uncertainty}` 可併入 `P_risk`（工程上更簡單），但需保留獨立打點便於調參
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## 三、Hard Filter（共用禁推規則）
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### 3.1 risk_flags（內容自帶）
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> V1.1 起，risk_flags 命名/語義以「句子文案打分規則」為準（`unsafe_for_*` / `block_*` / `soft_*`）。
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* `U.stage.unknown=1` → 禁推 `unsafe_for_stage_unknown`
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* `U.stage.parenting=1` → 禁推 `unsafe_for_stage_parenting`
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* `U.emotion_score≤0.2` → 禁推 `unsafe_for_emotion_low`
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* `Cᵢ.risk_flags` 含 `block_health_medical` → **全场景禁推（Hard Filter）**（仅挡「医疗/诊断/严重暗示」）
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> `soft_health_sensitive` 不做 Hard Filter，改由 Soft Penalty（見 Push 的 P_risk）
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### 3.2 產品規則（跨維度）
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* `U.stage.unknown=1` 且 `Cᵢ.need_suitability[parenting_pressure]=1` 且 `Cᵢ.personalization_power=1` → 禁推
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# 四、Feed 模式（App 內上下滑）— Exploration-first
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## 4.1 目標
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* 讓用戶快速感到「被理解」
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* 同時探索更多題材，避免內容疲乏
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* 允許一定程度的試探（比 Push 寬鬆）
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## 4.2 流程（Feed Session）
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1. **建候選池**（大）
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* 60%：匹配 need/context 的內容（含 personalization_power=0.5/1）
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* 30%：通用內容（general）
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* 10%：探索內容（與 context/need 邊緣相關）
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2. Hard Filter（仍嚴格）
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3. Soft Scoring（偏多樣性）
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4. Rerank：用 MMR 做序列
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## 4.3 Feed 打分權重（建議）
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* `w_need=0.35, w_emotion=0.20, w_stage=0.15, w_context=0.30`
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> Feed 更重視「語境共鳴」與內容多樣性，所以 context 權重上調。
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## 4.4 Feed 序列重排（MMR）
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* Top1：最高分（確保第一眼命中）
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* 後續：在高分候選中，最大化與已選內容的差異（作者/模板/need/context）
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### 4.5 Feed 的 MMR 定義（工程側定義，V1.1）
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選擇第 t 個內容：
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[
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\text{MMR}(c)=\lambda \cdot \text{Rel}(c) - (1-\lambda)\cdot \max_{s \in S_{t-1}} \text{Sim}(c,s)
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]
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建議預設：`λ = 0.7`（更偏相關性，仍保留多樣性）
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* `Rel(c)`：使用 `final_score(U,c)`（或 Soft Scoring 後的分數）
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* `Sim(c,s)`：相似度定義（無 embedding 也可落地）
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相似度（離散特徵版，推薦 V1 上線）：
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* 若 `content_id` 相同 → `Sim=1`
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* 若 `template_id` 相同且非空 → `Sim += 0.6`
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* 若 `author_id` 相同且非空 → `Sim += 0.3`
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* `need/context/stage` 標籤重合（Jaccard）→ `Sim += 0.1 * Jaccard(tags_c, tags_s)`
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* 最終 `Sim` clamp 到 `[0,1]`
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字段依賴與回退：
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* 缺 `template_id/author_id` 時，只用 tags 相似度（Sim 仍可算）
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* 若後續引入文本 embedding，可將 embedding cosine 加權合併（V2）
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# 五、App Push（可設定 0–5 次）— Precision & Safety-first
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## 5.1 目標
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* Push 是「打擾」：錯一次就掉留存
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* 追求「準、溫柔、少翻車」
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## 5.2 流程（每次 Push）
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1. **候選池**（小而精）
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* 70%：need 命中（S_need=1）的內容
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* 20%：emotion 命中（距離小）的內容
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* 10%：通用安全句（general + 低風險）
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2. Hard Filter（最嚴格）
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3. Soft Scoring（偏 need + emotion）
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4. 冷卻與頻控（必做）
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* 同一句/同作者/同模板至少 X 天不重複
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5. 發送
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> Push 追加規則（V1.1）：若 `fallback_level_final > 0` 或 `conf_U` 偏低，需自動「降個性化」：
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> * `personalization_power` 上限降為 `≤0.5`（L1）或 `0`（L2/L3）
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> * 若候選不足，優先回退到「通用安全句庫」，而不是擴大高個性化內容
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> V1.2（支持问卷跳过）补充：
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> * 若 `profile_answered.need=false` 或 `U.need` 缺失：不得按“need 强命中”召回，候选池应提高通用安全句占比，并至少按 L1 降个性化
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> * 若 `profile_answered.emotion=false` 或 `U.emotion_score` 缺失：Push 应偏向 `Cᵢ.emotion_score` 为 `general` 或 0.4–0.8 的稳定内容，并启用 `P_uncertainty`
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## 5.3 Push 打分權重（建議）
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* `w_need=0.45, w_emotion=0.35, w_stage=0.15, w_context=0.05`
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> Push 更在乎「此刻需要」與「語氣安全」。context 權重降低。
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## 5.4 Push 風險懲罰（P_risk）
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* 若 `Cᵢ.personalization_power=1` 且 `S_need<1` 且 `S_context<1` → 額外扣分
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* 若 content 涉及健康敏感（`soft_health_sensitive`）→ 扣分（Soft Penalty，不做禁推）
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* 不確定性懲罰：`P_uncertainty`（或併入 `P_risk`），用於在 `conf_U/conf_C` 偏低時自動降權高個性化內容
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## 5.5 0–5 次推送的排程策略
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* 使用者設定次數 N：
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* 第 1 條：need 命中 + 安全
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* 第 2 條：emotion 修復
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* 第 3 條：self-worth / rest_balance（視 need 而定）
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* 第 4–5 條：通用句補位，避免疲勞
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# 六、Widget（每日一句）— Consistency & Brand-first
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## 6.1 目標
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* Widget 是「代表你這個 App 的一句話」
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* 需要：穩定、可持續、低風險、避免太私密
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## 6.2 流程（每日生成）
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1. 候選池：以 **general + personalization_power≤0.5** 為主
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2. Hard Filter（嚴格）
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3. Soft Scoring：偏 stage 安全 + emotion 中性/平靜
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4. 跨日多樣性：7 日內不重複作者/模板/同一句
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> 若候選不足：同樣走回退梯度（優先增加 general 安全句；不提高個性化力度）。
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## 6.3 Widget 打分權重（建議）
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* `w_need=0.25, w_emotion=0.25, w_stage=0.30, w_context=0.20`
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> Widget 需要「身份語境安全」與「普適」，stage 權重更高。
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## 6.4 Widget 的情緒區間約束
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* 建議限制 `Cᵢ.emotion_score` 在 **0.4–0.8**（tired→calm）
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* 避免太低（沉重）
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* 避免太高（過嗨）
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## 七、場景差異總結（快速對照）
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| 場景 | 目標 | 候選池 | 風險容忍 | 權重重點 | 序列策略 |
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| Feed | 探索+共鳴 | 大 | 中 | context↑、diversity↑ | MMR 序列 |
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| Push | 準+安全 | 小 | 低 | need↑、emotion↑ | 頻控+冷卻 |
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| Widget | 穩+代表性 | 中小 | 低 | stage↑、emotion中性 | 跨日多樣性 |
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## 八、（後段解釋預告）提及的算法/概念
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* Candidate Generation（混合召回：命中 + 通用 + 探索）
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* Hard Filter（規則引擎）
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* Linear Weighted Scoring（加權線性模型）
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* MMR（Maximal Marginal Relevance，多樣性重排）
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* Time Decay（時間衰減）
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* Frequency Capping（頻控）
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* Cooldown Keys（去重鍵：句子/作者/模板）
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> 工程側去重鍵定義（V1.1）：
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> * `sentence_key = content_id`（若無 content_id，需生成 stable hash，但建議補 content_id）
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> * `author_key = author_id`（可空）
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> * `template_key = template_id`（可空）
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> 冷卻/頻控同時支持三層 key，避免只靠單一 key 造成過度重複或過度稀釋。
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## 九、V1 可直接上線的預設參數
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* Feed：Top1 命中 + MMR 序列 30 條
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* Push：每次 Top1；冷卻 7 天不重複作者，14 天不重複同句
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* Widget：emotion_score 限制 0.4–0.8；7 日不重複作者/模板
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V1.1 補充（工程預設）：
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* Feed：MMR `λ=0.7`
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* Push：啟用 `P_uncertainty`（或併入 `P_risk`）；`fallback_level>=1` 時 `personalization_power` 上限降為 `≤0.5`
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* Health：`block_health_medical` 全场景 Hard Filter；`soft_health_sensitive` 走 Soft Penalty
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> 一句話：
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> **同一套 U×Cᵢ 打分，按場景調候選池、權重與重排約束。**
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