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什么是推薦系統?推薦系統有什么價值?

來源:未知 編輯:小螞蟻 時間:2019-08-21 09:50:52 閱讀:

  推薦的概念:推薦建立在海量數據挖掘基礎上,向用戶提供個性化的信息服務和決鳙支持。推薦分為個性化推薦和非個性化推薦。推薦作用有三:降低信息過載、發掘長尾、提高轉化率。值得強調的是,個性化推薦只是推薦的一種,是千人千面,精準到個人一面;非個性化推薦包括熱門推薦、編輯精選、相似推薦等。 內容來自小螞蟻站長吧

    1、它能做什么? 本文來自小螞蟻站長吧

    它可以把那些最終會在用戶和物品之間產生的連接找出來。世間的萬事萬物都有連接,人與人之間的社會連接促進了社交產品的誕生,人與商品之間的消費連接造就了無數的電商產品,人和資訊越來越多的閱讀連接促使了各類信息流產品的出現。

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   2、它需要什么?

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    推薦系統需要已經存在的連接,去預測未來的連接。比如電商平臺會根據你買過什么,瀏覽過什么這些人和商品之間的連接來預測你還可能會買什么,又比如你在使用今日頭條時每一次點擊,每一次閱讀都是連接,根據已有過去的點擊、瀏覽行為來預測你感興趣的內容。

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    3、它是怎么做的呢? 內容來自小螞蟻站長吧

    維基百科的定義已經解釋了:預測用戶評分和偏好,他們對應了推薦系統背后相關算法和技術的兩大類別,還有更抽象的分類:機器推薦和人工推薦,也是我們常說的個性化推薦和編輯推薦。 本文來自小螞蟻站長吧

   4、它解決的是什么問題? 本文來自小螞蟻站長吧

    信息過載和長尾問題(長尾理論)。隨著信息技術和互聯網的發展,人們逐漸從信息匱乏的時代走入了信息過載的時代。消費者想從大量信息(物品)中找到自己感興趣的信息,信息生產者想讓自己生產的信息脫穎而出從而得到關注都是一件很難的問題,推薦系統的任務就是連接用戶和信息(物品)。同時推薦系統要解決的另一個問題是需要發掘用戶的行為,找到用戶的個性化需求,從而將長尾商品準確的推薦給需要它的用戶,同時幫助用戶發現那些他們感興趣但是很難發現的商品。

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    在信息過載的推動下,推薦系統成為了各大互聯網公司攻城略地開疆拓土的必備良器。然而構建一個成熟的推薦系統并不是一件容易的事情,因為從技術上講,它需要將數據、架構、算法、人機交互等環節有機的結合起來,需要用到數據挖掘技術、信息檢索技術、計算統計學等悠久學科的相關知識。

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  推薦系統的核心價值

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  基于推薦的釋義,顧名思義,推薦系統即根據用戶以及場景差異,對信息進行合理的排序、過游,解決信息過載問韙的一套機制。

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  推薦系統幫助用戶在海量信息中找到所需耍的服務與信息,是信息爆炸時代下的產物。改革開放以來,物質文化生活極大豐富,內容和商品生產門檻在不斷降低,面對信息過載,精力有限的用戶的信息接受速度,與內容和商品的生產速度呈現矛凰在這種情況下,推薦系統的昔及與應用,其核心價值就是解決信息過載。

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         在商業社會中,有一種亙古不變的關系:供求關系,供求關系的背后是交換。無論是實體經濟還是虛擬經濟,都是基于這個原理。供求關系動態變化,當供給小于需求時,就產生了稀缺,有了稀缺,就有了商業。 內容來自小螞蟻站長吧

          推薦系統處理的是信息,它的主要作用是在信息生產方和信息消費方搭建起橋梁,從而建立連接。 http://www.oosdex.icu/

           在信息經濟中,看上去供求方是信息生產者,需求方是注意力提供者(信息消費者)。推薦系統可以服務于不同類型的產品(資訊,社交,電商,游戲),盡管它們最終得到真金白銀的手段不一樣,也就是所謂的商業模式各有不同,但是它們都有一個關鍵步驟就是:獲得用戶的注意力。

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           用戶產生行為就是付出注意力的表現,比如信息流產品都是在看誰家的用戶數多,閱讀時間長,這些都是白花花的注意力。信息經濟其實也就是注意力經濟,而推薦系統就是留住注意力的重要手段之一。 copyright 小螞蟻站長吧

            那么注意力又是什么?它不是真的物理力,不屬于四種宇宙基本力,而是一種決策可能性。比如用戶為一個廣告傾注了注意力,那么就有可能去點擊廣告,如果這個注意力非常強烈,還會繼續消費廣告中的商品,如果注意力足夠持久,那么就會參與到整個商業鏈條上的各個經濟活動。 http://www.oosdex.icu/

           但是注意力有個特點:總量有限。隨著信息越來越豐富,注意力越來越稀缺。在門戶時代的時候,信息稀缺,注意力豐富,是用戶主動去尋找信息。到了搜索時代,雖然信息變得很豐富,但是在搜索引擎等工具的幫助下,這些信息并不會侵蝕用戶的注意力,所以還是用戶在主動尋找信息。但是在移動互聯網普及之后,信息已經泛濫的非常嚴重,豐富的注意力被信息源以推薦的方式逐漸侵蝕,注意力從豐富變成稀缺。也是成了各大產商必爭的生命源泉。 copyright 小螞蟻站長吧

        注意力本身有價值高低之分。資訊閱讀類注意力量大,但是便宜,電商、游戲類注意力貴重,但數量上不如資訊閱讀類。在某種程度上講,行業里被粗略稱呼的用戶價值,實際上就是注意力價值。 http://www.oosdex.icu/

          在推薦系統的幫助下,注意力變成了稀缺方,信息源在打著燈籠到處尋找注意力,其實商品不再是信息,商品就是注意力,信息源變成了這些注意力的消費方。有限的注意力在推薦系統的幫助下,聚到了平臺上,平臺方需要像電力一樣把這些注意力儲存起來,儲存起來的注意力就是平臺方最有價值的資產。注意力的存在會導致平臺上的內容被消耗,被消耗的內容又為平臺帶來收益,平臺方通過經營平臺內容維持注意力的體積從而達到商業運轉的目的。 copyright 小螞蟻站長吧

  簡單來講,我們不妨從以下四個關鍵點來了解推薦系統,如下:

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  關鍵1:根據用戶及不同的場景差異

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  這是許多企業在做推薦系統初期容易忽略的一點,推薦系統不僅僅耍基于用戶,相關場景的差異會對于最終的推薦效果產生巨大的影響。 本文來自小螞蟻站長吧

  關鍵2:對信息進行合理的排序、過濾 內容來自小螞蟻站長吧

  實際上企業有成千上萬乃至上億的item,這些item可能是文章、視頻、商品等。如何將這些item推送給用戶,就會涉及到推薦系統背后的運作原理。 copyright 小螞蟻站長吧

  關鍵3:推薦系統耍解決信息過載的問題 本文來自小螞蟻站長吧

  企業需要幫助用戶解決信息過載的問盟,從而為用戶設計這樣一套機制。

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  關鍵4:一套機制 本文來自小螞蟻站長吧

  推薦系統是由不同的算法、規則等構成的一套機制。

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  推薦系統對企業產品、業務的價值主要表現在以下幾方面: 內容來自小螞蟻站長吧

  第一,推薦系統提升產品智能化及用戶體驗。以內容分發行業為例,門戶時代的編輯通過人工的方式進行頻道內的內容分發。 http://www.oosdex.icu/

  以體育頻道為例,編輯所關注的內容粒度可能是NBA,但對于關注“詹姆斯”這種更細j立度的用戶群體,編輯則無法很好地滿足。 http://www.oosdex.icu/

  第二,推薦系統降低運營成本,提升運營效率。隨著流量紅利消失,企業關注降本增效。傳統的門戶可能需要成百上千的編輯來進行內容分發,依舊無法滿足用戶更細粒度的內容需求。推薦系統的存在,可實現幾個運營人員負責一個客戶端內容的分發,日常做一些推薦干預即可。 內容來自小螞蟻站長吧

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