用“下馆子”来理解推荐系统的版本演进

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用“下馆子”来理解推荐系统的版本演进

知与谁同 2017-08-01 10:02:00 浏览879
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现在人们在网络上获取信息的方式一般push和drug两种方式。drug的代表就是搜索引擎,push的代表就是今天的主角推荐系统。

为什么人们需要推荐系统,需求在哪?

互联网刚发展的时候,信息比较少,人们主要通过类似大黄页的形式,获取信息,代表就是雅虎崛起。然后随着互联网的高速发展,信息进一步丰富,黄页已经放不下那么多信息了,这时对网站进行过滤和排名的搜索引擎就出现了,代表企业就是谷歌。然后经过了这么多年的发展,信息进一步丰富,因为很多信息,我们根本就不知道它的存在,这时搜索引擎也不适用了,出现了推荐系统,将你想要的信息主动的推送给你。

什么样的产品适合做推荐系统

1.用户没有明确的目的性,以逛为主

2.系统的内容非常多,新内容不断产生。用户无法一一看完

推荐系统分类

推荐系统是推荐商品的,但是它如何推荐的呢?以饭馆吃饭来举一波例子。

原始阶段:你到一家饭馆吃饭,没有推荐系统的时候,你就默默看着菜单,凭着自己的感觉点菜。

1.0版本:你再去吃饭的时候,老板来了一句,本店特色菜是××××,你有兴趣吗? 这种就是专家推荐系统,由专家(老板)负责筛选内容,然后统一的推送给所有用户,例如热门推荐文章或者商品

2.0版本:你又去吃饭,老板来了一句“喜欢川菜还是粤菜啊?”,你来了一句“川菜”,然后老板说“本店川菜的辣子鸡和夫妻肺片很好吃,要不要试一下呢?”这就是标签化用户,然后根据用户标签进行推荐,例如Quora问答社区,你刚进入的时候,让你选择感兴趣的话题,然后进行推荐。

3.0版本:你又去吃饭,已经是熟客了,这个时候老板说“你平常很喜欢吃川菜,本店川菜系列新增了水煮肉片,要不要尝试一下?”这是基于内容的推荐系统,将所有的内容进行分类,然后推荐给经常消费该类的用户。

4.0版本:你又去吃饭,老板说“和你一样的口味的人,很喜欢我们最近推出的宫保鸡丁,你要不要试一试?”这就是基于用户行为的推荐系统,根据用户行为对用户进行分类,然后将某一类用户均常用的东西,推荐给这一类的其他用户。

目前的推荐系统基本包含在上述四个版本之中,常常是结合起来用。例如当你一开始进入某个网站,热门内容是1.0版本,然后通过收集你点击了哪些内容,逐步刻画精准的用户画像,进阶到3.0或者4.0版本。


本文作者:xunzou

来源:51CTO

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