给运营编辑看的推荐系统说明书

Posted 2021-05-01 总师

随着内容信息流的的形式已经被普遍接受，对于一个内容型app甚至各种app，个性化推荐系统已经变成了标配。现在我们提到推荐系统，首先都能想到今日头条，的确虽然feed和推荐都不是今日头条发明的，但它却把这个人设发挥到了极致，导致后面跟随了无数“xx头条”的模仿者。但如果在十几年前，提到推荐系统，大家都会提到另外一家公司“Netflix”，现在他已经是一家超级媒体公司，很多电影前面都有NFLX，就是他家出品的。其实Netflix成立于1997年，最开始是一家在线影片租赁提供商，主要提供Netflix超大数量的DVD并免费递送，允许人们在线选购影片，并由公司负责送货上门，还带着DVD机，就像点个海底捞外卖一样。为了提升业绩，Netflix当然会根据顾客以往的浏览记录和租赁记录来提供相应的内容推荐。最让Netflix和推荐系统声名鹊起的是，2006年，Netflix宣布将100万美元奖励给第一位能够将其推荐系统的准确率提升10%的人，并且只要该比赛还在进行，公司就会将每年5万美元奖励给当年的第一名。消息一公布，世界各地的团队无不踊跃参与，纷至沓来。最终，历经三年时间，前后一百八十多个团队的较量，一支名叫“BPC”的团队率先突破障碍，以10.06%的改进效果获得了这份百万大奖。而通过这次百万大奖赛，netflix升级了自家网站的算法，在工程师中塑造了财大气粗的大公司形象，发掘了无数优秀算法人才，可谓一举多得。

(未完待续)

首先什么是推荐系统

推荐系统通过分析用户的行为，找到用户的个性化需求，从而将一些长尾商品个性化推荐给相应的用户，帮助用户找到自己想要但难以被发现的商品。