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注意了!这4件与推荐系统有关的事,创业者们必须要了解!(一)

发布时间:2021-04-05 15:22:21    浏览:

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我相信,大家应该都有这样的经历:在电商平台搜索一样产品之后,电商平台就会给你推荐很多相似的产品。或者在电商平台上购买了某一样产品之后,电商平台就会给你推荐这样产品的配件或相关产品。在这背后,其实是“推荐系统”在起作用。接下来,我就来跟各位创业者聊4件与“推荐系统”有关的事。

第一件事:了解推荐系统的本质

关于这一点,创业者们首先要明确的是,怎么样对推荐系统的好坏进行定义,简单来说就是,要搞清楚什么样的推荐系统才是好的。

有的人认为,答案其实很简单:对用户需求预测得越精准的推荐系统就越好。第一眼看过去,这个答案好像没有什么问题,但其实对于推荐系统来说,能够对用户需求做到精准预测,其实只是判断推荐系统好坏的一个必要条件。

那么,到底什么样的推荐系统是好?想要搞清楚这点,我们首先要了解推荐系统的本质。

实际上,“推荐系统”并不是近几年刚刚产生的新概念,应该说这个概念已经诞生了很久了。在1990年,哥伦比亚大学的一位研究者首次在其著作中提出了这一概念;到1994年,这一概念发展成了一项较为独立的研究领域。

到现在,虽然这一研究领域已经有了二十多年的沉淀期,但行业对“推荐系统”依旧没有统一的定义。受到较多创业者认可的定义应该是由密歇根大学的2位研究者提出的:推荐系统通过各种电子商务网站,向用户介绍商品信息和提供商品选择的方向,以帮助用户快速地做出购买决策。整个过程,其实是模拟了销售人员帮助用户购买产品。

上面这段对“推荐系统的定义”的描述,其实反映出了推荐系统最本质的3点:

第一,怎样对用户的需求进行更为精准的预测;第二,怎样完整、细致地对网站上的信息进行阐述;第三,怎样更有针对性地向用户推荐信息。

当前,大部分创业者进行用户需求预测和产品信息描述的时候,靠的是技术团队的算法,并且整体行业在这个方面的研究也比较成熟。随着消费升级的不断深入,可用的预测技术越来越多,其中最常见的有5种,分别是根据产品内容进行推荐、协同过滤推荐、创业者根据自己掌握的知识进行推荐、根据整体网络结构进行推荐、组合推荐。

在保证能够做到精准预测用户需求和完整描述产品信息之后,创业者要做的就是,将最合适的信息推荐给用户。至于什么是最合适的信息,就看你怎么对用户进行分类和定位了。

由于篇幅有限,在这篇文章中,我先给各位创业者介绍与推荐系统有关的第一件事。剩下的三件事,我会在后面的文章进行分享。

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