推荐系统逻辑分析

August 16th, 2019 | Admin

1. 推荐系统的产生背景

随着互联网(特别是移动互联网)的蓬勃发展,互联网上的信息包括图片、视频、商品等各种互联网上你能看到的东西,越来越多。在这种前提下,自然而然的就涌现出一个问题,作为一个用户,该怎么在如此大量的数据中找到自己想要的信息。通常有两种方法,一种是搜索,另一种就是推荐。简而言之,就是人找信息和信息找人。
  
搜索以及推荐的关系是互补的,推荐不需要用户提供明确的信息,通过分析用户的历史行为,给用户的兴趣建模,从而主动的满足了用户的兴趣需求;而搜索的目的性是十分明确的,是需要用户去提供明确的信息。

推荐系统正是“信息过载”时代下的必然产物,用来解决“信息不对等,供需不匹配”等问题,有着强大的潜力。

2.推荐系统有什么用

a).可以为用户量身定做,做到个性化推荐,为用户提供精准的个性化推荐。

b).可以很好的满足信息的提供方,平台方,以及用户三方的需求。举个例字, 拿淘宝购物来说,提供方是淘宝上成千上万的店主,平台方是淘宝,用户就是在淘宝上购物的自然人或企业。通过推荐系统可以更好地将商品曝光给需要购买的用户,增加购买几率,以及用户对平台的依附性。

c).等等,不做一一阐述了。

3.微信的”看一看”

   微信7.0更新时,给用户带来最直观的感觉就是”眼前一亮”,因为他变白了(手动捂脸),白的刺眼。附上7.0版本更新完成之后的图片。

微信7.0

当然,还出现了一个新的功能入口,”看一看”。公众号文章底部的”点赞”摇身一变成了”好看”。当用户点击”好看”之后,该文章便会出现在看一看中。这个按钮不仅仅只是名称发生了改变,功能更是大大增强,集点赞与转发于一身了。可谓是承担了一个普通按钮不该有功能。

言归正传,这样做的好处其实挺多的:

a).降低了推荐的成本,只需要一键即可。

b).同事净化了朋友圈,让朋友圈与文章分开,这样朋友圈大部分可以保持图片和视频了。

c).技术上讲,降低了推荐系统的构建成本以及难度。因为这种方式采取了好友链接的形式,来进行内容的分发以及推荐。

 

微信看一看

 

4.今日头条

    今日头条,即一个大数据平台,相对于用户而言,其身份是内容的提供者。最为一个大数据平台,构建一个推荐系统,需要具备3个必要条件:数据、算力、以及算法。数据的多少决定了内容的多样性,算力的大小决定了运行时间的快慢,算法的质量决定了用户的体验。

今日头条

5.相比而言

   “看一看”从产品和技术上,都是对用户赋权,假设你的朋友够多,那么你的信息圈,便可以无限延伸。你的大部分朋友会和你有一些相同的爱好,也就是你的朋友们给你已经选好了内容。

“今日头条”这些大数据平台,其主要的推荐是根据用户信息,信息的内容, 上下文内容然后预测出最适合用户的内容,此内容即适合用户当前状态的内容,然后将筛选出的内容,推送到用户的界面。

内容的决定权就在平台的推荐算法的手中,即你看到的内容,是你无法决定的,但是当你看某一类信息看的越多的时候,该类的信息也会越来越多的呈现在你的界面。

“看一看”对应的是去中心化,类似今日头条的大数据平台对应的是中心化,即分权与集权。

先说微信吧,基于强用户关系,用户粘性高,拥有强大的用户基数,随着用户越来越多,关系越来越复杂,人与人之间的互动,信息的传播迅速的广泛。

对于今日头条,前期也是通过爬虫不断地从互联网上爬取信息,进行前期用户的大量积累。其实头条用户的兴趣流是可以培养的,因为大数据下的内容无限多,当用户越看什么,算法越推荐什么,会有种上瘾的感觉,因为用户会感觉到这是属于自己的地方,这是一款懂自己的产品。

   存在即合理,对于用户来说,哪个能更好的服务自己,用着舒心开心就可以了。

6.胡罗舶COOLHOBO

胡罗舶COOLHOBO AR平台定位是成为用户的虚拟购物助手,在为用户带来全新的购物体验的同时,也为用户提供较为优质的商品推荐。

胡罗舶平台是基于大数据逻辑推荐。在推荐系统搭建时,赋予了”健康” 更高的权重。在保证用户隐私的前提下,为用户推荐更为健康且合适的商品。

Coolhobo