个性化推荐——被大数据包围的本质

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文章摘要:早上上班路上,打开音乐软件,随机播放每日推荐,哎哟,真好听,每一首都值得点亮红心收藏,听听听!工作闲暇之余,打开淘宝逛逛,发现给你展示了正在做活动且你心仪很久的外套,哦吼,这不正中下怀,买买买!下班回家打开抖音,刷到的都是自己喜欢的短视频,哇哦,这视频太有意思了,点个赞,刷刷刷!这可能是大多数

早上上班路上,打开音乐软件,随机播放每日推荐,哎哟,真好听,每一首都值得点亮红心收藏,听听听!

工作闲暇之余,打开淘宝逛逛,发现给你展示了正在做活动且你心仪很久的外套,哦吼,这不正中下怀,买买买!

下班回家打开抖音,刷到的都是自己喜欢的短视频,哇哦,这视频太有意思了,点个赞,刷刷刷!

 

这可能是大多数人每天不经意间在做的事,而这其中就是个性化推荐在主导一切。


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1、什么是个性化推荐

人各有不同,系统也会因人而异,根据每个人的历史行为及人物特征,为不同的用户推荐较为合适的内容。

这是建立在用户行为数据挖掘基础上的一种智能服务,向每个用户提供个性化的信息服务和决策支持。

当用户使用该平台越久,平台也就越了解用户习惯,变得越来越让用户喜欢。

 

2、为什么需要个性化推荐

外界现状

商品丰富度指数级增长,用户匹配需求的难度上升;

互联网进入成熟期,产品从增量需求过度到挖掘存留需求。

内部现状

数据获取能力日益完善;

算法模型能力大幅提升。

用户层面

最大限度展示用户需求,缩短选择路劲,提高用户体验。

企业层面

提高留存与二次消费,吸引更多三方入驻,打造平台化经济;

合理分发流量,解决信息过载,有效打造爆品。

3、个性化推荐的原则

用户来想干什么

场景定位是什么

业务诉求是什么

用户心理

以收集到的用户数据为依据,了解用户在当前场景的心理需求。如淘宝首页,除了搜索栏外,会根据用户过往行为曝光用户需要或者感兴趣的商品。

场景定位

了解用户需求后,便是想方设法满足他们的明确需求,并根据行为挖掘潜在需求。

业务诉求

闭环良好的推荐系统,不仅仅是单纯的为满足用户需求,更要能够帮公司解决业务难题。如打造价格形象、带动销量增长、引流爆品、清理高库存等。


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4、个性化推荐策略的制定

所需产品

明确的需求

基于用户行为所明确表达过的需求,提供相似商品,也许能最大概率满足需求。

潜在的需求

对于不明确的需求,初期可以通过“基准策略”来渡过,常见的基准策略有热门排序策略、最近行为策略、基于业务规则的基准策略等。

业务的需求

产品经常要临时响应业务部门的需求,可以根据业务规则找出满足要求的产品融入到推荐结果集中,或者直接使用业务规则对结果集的产品进行排序微调。

 

排序

原则上要基于我们的目标,训练相关模型来实现,也存有一些紧急需求,需要临时制定新的规则。

排序是以目标为导向的,需要具体问题具体分析。

 

过滤

过滤规则相对简单。

业务规则:如用户当天已购买的商品便无需二次曝光;

常识规则:如清真用户不能推送猪肉类商品,设置过不喜欢的商品也无需曝光。


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5、评估个性化推荐的效果

业务维度

CTR(曝光点击率,浏览100个商品,点击进入详情1个,CTR=1%)、GMV(商品交易总额)、浏览深度(下滑的屏幕数)、停留时长……

扩展性强,可兼容不同的召回集(按照不同规则产生的展示内容)。

可满足业务诉求

 

用户感知

精准度:能够命中用户想要什么;

可解释性:展示当前内容的原因要合情合理;

多样性:要保证多次看到的商品差异性,避免审美疲劳;

精细度:能够满足用户期望之外的诉求。

 

推荐系统随着业务的驱动和人们生活方式的改编而进行不断升级,个性化推荐系统已经实现了千人千面。

但正所谓人心难测,个性化效果仍有很大的进步空间。


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