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設計推薦系統的關鍵元素是什么?

來源:未知 編輯:小螞蟻 時間:2019-08-21 09:55:35 閱讀:

     大多數人在日常生活中,遇到推薦系統的高質量服務時,或者說被推薦的比較準確時,第一反應就是這個背后使用的什么樣的算法,認為算法是推薦系統最核心的東西,只有最牛的算法才知道我現在在想什么我需要什么。但是算法只是關鍵元素之一,而且占的分量不大,關鍵元素有:

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    UI和UE

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    數據 copyright 小螞蟻站長吧

    領域知識 copyright 小螞蟻站長吧

    算法

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    他們的權重大致為40%,30%,20%,10%。在這個看臉就成功了一半的時代,如果要構建一個成熟復雜的推薦系統,最新優化的一定是產品的UI和UE。用戶對產品的體驗,視覺是否符合目標用戶的審美,交互邏輯是否簡單明了,這些因素都會決定用戶是否會持續使用產品。只有用戶留下來了,才有推薦系統的用武之地。 copyright 小螞蟻站長吧

    數據和UI、UE同等重要,是推薦系統的基石。強大的推薦系統如果給用戶的第一感覺不是使用了什么樣的算法,那么就要是我在什么時候暴露了什么數據。前面已經提到了推薦系統就是要從已有的數據中找到存在的連接,再預測可能存在的連接。如果沒有充足的數據,那么預測結果的可靠性也就可想而知了。

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    每一個產品存在于市場上,總有一部分價值是大多數其他產品無法替代的,這部分價值就涉及到了領域知識,比如電商產品有自己的領域知識:普通用戶更在意的價格而不是興趣。音樂產品也就自己的領域知識,比如不要向一個歌手的死忠粉推薦這個歌手的任何一首歌曲,因為作為死忠粉,每一首歌曲他都聽過了。但是部分電商產品不一樣,買過的商品還有可能再買的情況。

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    隨著信息技術和互聯網的發展,用于推薦系統的相關算法也在不斷的發生更替,但是時至今日,也沒有說哪一種算法非常厲害能解決所有問題,每個算法都有最適合自己的特殊場景,所以成熟的推薦系統并不會僅僅依賴于一兩種特定的算法,而是對多種基礎算法進行融合,集百家之所長。 copyright 小螞蟻站長吧

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