個(gè)性化推薦系統(tǒng)的利弊？最近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，各種各樣的數(shù)據(jù)爆發(fā)式的產(chǎn)生，下圖展示了2011-2013年互聯(lián)網(wǎng)上一分鐘能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)越多選擇越多，因此各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品就開始搞個(gè)性化推薦，推薦系

個(gè)性化推薦系統(tǒng)的利弊？

最近幾年，隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，各種各樣的數(shù)據(jù)爆發(fā)式的產(chǎn)生，下圖展示了2011-2013年互聯(lián)網(wǎng)上一分鐘能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。

數(shù)據(jù)越多選擇越多，因此各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品就開始搞個(gè)性化推薦，推薦系統(tǒng)變得越來越火爆，可以說在大數(shù)據(jù)的時(shí)代，誰更了解用戶，誰就能提供更準(zhǔn)確的服務(wù)，也就能得到更大的利潤(rùn)。比如以“你關(guān)注的，才是頭條”著稱的今日頭條正可謂是抓住了這點(diǎn)，吊住了用戶的口味。

在今日頭條的首頁上，有推薦專欄，會(huì)給用戶提供專屬定制化新聞，也正是因?yàn)樵谟脩籼卣魃戏治龅臏?zhǔn)確，憑借這點(diǎn)，今日頭條也得到了巨大的廣告收入，這種精準(zhǔn)營(yíng)銷方式得到各大廣告金主的偏愛。

再比如，我們經(jīng)常用的淘寶、天貓等購物APP，它會(huì)根據(jù)你平時(shí)的購物習(xí)慣給你推薦相關(guān)的產(chǎn)品。比如，我每個(gè)月都會(huì)給家里買一些奶制品、啤酒之類的飲品，淘寶就會(huì)自動(dòng)給我推薦各種奶制品、啤酒產(chǎn)品，但凡我某一個(gè)月太忙，忘記給家里買東西了，一打開淘寶首頁下拉之后的“猜你喜歡”部分就主動(dòng)推薦給我一些我常關(guān)注的產(chǎn)品，我自己就又會(huì)消費(fèi)了。這種方式使得商家能賣出更多的產(chǎn)品，同時(shí)也能給用戶節(jié)省購物挑選的寶貴時(shí)間。

對(duì)于比較的大的電商公司、亞馬遜、京東、淘寶等，推薦系統(tǒng)做的好，能能提高百分之10到30左右的訂單貢獻(xiàn)率，這就促進(jìn)了百十億的銷售額，相比于雇傭幾十個(gè)推薦系統(tǒng)工程師所花費(fèi)的投入，對(duì)企業(yè)來說簡(jiǎn)直是低投入高回報(bào)的最好代表了。

如何搭建一套個(gè)性化推薦系統(tǒng)？

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如何搭建一套個(gè)性化推薦系統(tǒng)？

推薦系統(tǒng)具體形態(tài)和業(yè)務(wù)本身有很大關(guān)系， 取決于你的業(yè)務(wù)是電商，視頻還是其他。

最簡(jiǎn)單來說，可以分幾步走：

1. 給你的Item打上標(biāo)簽

2. 構(gòu)架推薦引擎，策略引擎，興趣模型

3. 針對(duì)用戶的實(shí)時(shí)行為數(shù)據(jù)，靜態(tài)數(shù)據(jù)， 依據(jù)一定推薦策略來推送相關(guān)內(nèi)容。

4. 依據(jù)業(yè)務(wù)指標(biāo)與算法指標(biāo)來優(yōu)化推薦模型。依據(jù)AB測(cè)試等試驗(yàn)方式來優(yōu)化推薦策略。