一篇文章,带小白了解推荐系统

一个非常经典的沃尔玛超市故事,超市人员发现来买尿不湿的人每次都会买一些啤酒,这两个看起来毫无相关的商品,怎么会一起买。原来有孩子的年轻家庭一般都是妈妈在家里带孩子,爸爸去超市买尿不湿。当爸爸买完清单上的货品后总会为自己买点啤酒,于是沃尔玛发现这个规律后,很快把这两个商品货架放在一起,大幅的提高了销量。

时至今日,通过数据挖掘和分析,来发现用户的行为,推荐系统已然成了一门学问,个性化推荐成了互联网产品的标配。

但是,在问“该怎么做推荐系统”之前,先来回答一下“要不要做”,我可以先帮你更加透彻地理解“推荐系统”这个概念,只有彻底理解了事物的本质,才能轻松做出“适不适合”的判断,毕竟知根知底后再相爱,更容易到白头。

1.什么是推荐系统

按照维基百科的定义:它是一种信息过滤系统,手段是通过预测用户(User)对物品(Item)的评分和偏好。这个定义不是很好理解,也不恰当。它用“怎么做”来定义了“是什么”,这相当于变相规定了推荐系统的实现路径。

让我们来换一个角度回答三个问题,来重新定义什么是推荐系统:

它能做什么;

它需要什么;

它怎么做。

对于第一个问题“它能做什么”,我的回答是:推荐系统可以把那些最终会在用户(User)和物品(Item)之间产生的连接提前找出来。

为了更形象,我再举个例子:

1、 一个社交产品,比如脸书(Facebook),如果它的 20 亿活跃用户之间已经都有社交关系了,那么它的“感兴趣的人”这一推荐系统就该寿终正寝了。

2、 一个信息流资讯阅读产品,比如今日头条,只有当用户不断点进源源不断的内容物品中,每一次点击,就是一个连接,每一次阅读也是一个连接,不同层次不同重要性的连接在推荐系统的帮助下不断建立,所主要依据的就是那些已经存在的连接,即:用户过去都点击阅读了哪些内容。

3 、一个电商平台,用户刚买过什么,常买什么,你正在浏览什么,这些都是用户和物品之间已经存在的连接,用这些连接去预测还会买什么,还会看什么也是推荐系统。


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(以上是刑无刀与读友在文章下的深入讨论,及读友的高度评价)

按照上面的分析,我也同时回答了第二个问题“它需要什么”:****推荐系统需要已经存在的连接,从已有的连接去预测未来的连接。

第三个问题:怎么做?

预测用户评分和偏好。这是推荐系统背后相关算法和技术的两大分类,但比这个定义更抽象的实现方式分类是:机器推荐和人工推荐,也就是通常说的“个性化推荐”和“编辑推荐”。

总结一下推荐系统就是:用已有的连接去预测未来用户和物品之间会出现的连接。

2.你需要推荐系统吗

第一,看看产品的目的

如果一款产品的目的是建立越多连接越好,那么它最终需要一个推荐系统。有哪些产品的目的不是建立连接呢?

一种典型的产品就是工具类,如果是单纯提高人类某些工作的效率而存在的产品,比如一个视频编辑器,则不需要。虽然如今很多产品都从工具切入最后做成社区了,至少在工具属性很强时不需要推荐系统。

第二,看看产品现有的连接

如果你的产品中物品很少,少到用人工就可以应付过来,那么用户产生的连接肯定不多,因为连接数量的瓶颈在于物品的数量,这时候不适合搭建推荐系统。

或者用户和物品数量在某些手段下也变得很多,但是用户和物品之间的连接很少,表现就是用户的留存回访很低,这时候也不是很需要一个推荐系统。

你应该是想办法找到用户流失的原因,直到他们能贡献第一批连接才行。当然,用户很少时,人工完全可以应付一对一服务时,也是不需要推荐系统的。

关于第二点,“长尾理论”可以帮助我们理解,如何把用户和物品各种可能的连接汇总,包括用户属性、物品属性等,应该要有长尾效应才可能让推荐系统发挥效果。

这里我介绍一个简单指标,用于判断是不是需要推荐系统:

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分子是增加的连接数,分母是增加的活跃用户数和增加的有效物品数。这个简单的指标我解释一下:

  • 如果增加的连接数主要靠增加的活跃用户数和增加的物品数贡献,则该值会较小,不适合加入推荐系统。

  • 如果增加的连接数和新增活跃用户和物品关系不大,那说明连接数已经有自发生长的趋势了,适合加入推荐系统加速这一过程。

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推荐系统对我来说一直是一个大神级的产品,这次操刀的是链家网8年资深算法工专家,我觉得花一点小钱来听听业内最专业的人士的课程,还是真值得的!反正我已订阅,读了几篇,感觉干货满满声音还蛮有磁性,可以帮助你从产品、技术、商业等各个维度带你理解并适当运用推荐系统。

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