专业的声音 | 创建智能推荐系统 发挥信息撮合优势

Posted 2021-05-01 天金所

前言

随着科技的进步、时代的发展，人类面临的主要问题已经从信息资源匮乏转变成信息资源泛滥。信息从未像现在这般触手可及。但伴随而生的问题是，我们很容易就被淹没在信息的汪洋大海里。因此，我们需要某种工具来帮助过滤冗余信息。那么智能推荐系统的魅力究竟是什么呢？于用户而言，智能推荐系统犹如“智能”过滤器，帮助他们快速找到心仪之物。于企业而言，推荐系统以内容为驱动，为企业创收。

一、什么是智能推荐系统

对于智能推荐系统相信大家已经不再陌生了，现在它已经在内容分发平台、电商、广告、音视频等互联网产品中随处可见。

1. 为什么越来越多产品需要做推荐系统？

• 信息过载

互联网上每天都在产生海量的信息，用户想要迅速和准确地找到他们感兴趣的内容或商品越来越困难。如果用户的目标明确，他可以使用搜索（其实搜索也是有关键字的推荐、推荐是无关键字的搜索），但很多时候我们的用户是没有明确目标的。这时候如果产品能够高效匹配用户感兴趣的内容或商品，就能提高用户体验和粘性，获取更多的商业利益。

• 长尾效应

绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品，而忽略相对冷门的大量“长尾”信息， 导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。如果大量长尾信息无法获取到流量，信息生产者就会离开平台，影响平台生态的健康发展。

2. 认识智能推荐系统

推荐系统定义：推荐系统是人与信息的连接器，用已有的连接去预测未来用户和物品之间会出现的连接。

推荐系统本质上处理的是信息，它的主要作用是在信息生产方和信息消费方之间搭建起桥梁，从而获取人的注意力。

世界是一个数字化的大网，从人类角度来看里面只有两类节点：人和其他。万事万物有相互连接的大趋势，比如：人和人倾向于有更多社会连接，于是有了各种社交产品；比如：人和商品有越来越多的消费连接，于是有了各种电商产品；比如：人和资讯有越来越多的阅读连接，于是有了信息流产品。

一个完整的推荐系统通常由以下部分组成：用户端前台展示、后台日志系统、推荐算法引擎。

前台展示：就是你在app或网页上看到的推荐、猜你喜欢、你的个性化歌单、经常一起购买的商品等部分展示的内容。

后台日志系统：用户数据、用户行为数据、内容数据等日志数据采集、存储、清洗和分析，从而建立画像体系，包括用户画像和物品画像。

推荐算法引擎：各种算法模型、模型训练配置、推荐效果评估体系。

二、智能推荐系统对企业的意义和作用

信息搜索是根据和群体行为相关的权重排序信息，带有任务的用户寄希望能快速搜索到感兴趣的内容之后再深入阅读，再带着新的任务继续搜索，而现实的情形是个体用户不得不调整关键词反复搜索处于长尾的信息。 

随着信息的快速增长，信息重复和信息过多导致的被动获取的信息过载，通过搜索引擎主动获得高质量的信息也会花费更多的成本，推荐系统是解决这些问题最有潜力的方法，其作用在于：

Ø 帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息，提升用户体验。

Ø 增加用户使用产品时间。

Ø 减少用户浏览到重复或者厌恶的信息带来的不利影响。

Ø 提供个性化信息，信息的推荐更为精准。

三、如何构建智能推荐系统

1. 用户画像

用户画像，简单来讲，就是我们给用户打上的一系列的标签。它的应用非常广泛，在互联网产品的任何一个领域，任何一种实现用户个性化的功能，都需要用到用户画像。本文只涉及推荐系统的用户画像体系。

（1） 产品经理定性用户分析

设计产品功能时，会对用户是谁进行描摹。如：目标用户群体的人口属性，社会背景，使用习惯等信息。这种用户画像主要描述用户是谁，以便做好功能定位。如下图中的定性用户画像分群……

（全文共5092字）

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