個性化推薦系統(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，因此各個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品就開始搞個性化推薦，推薦系

個性化推薦系統(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，因此各個互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品就開始搞個性化推薦，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。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，吊住了用戶的口味。

在今日頭條的首頁上，有推薦專欄，會給用戶提供專屬定制化新聞，也正是因為在用戶特征上分析的準(zhǔn)確，憑借這點，今日頭條也得到了巨大的廣告收入，這種精準(zhǔn)營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，它會根據(jù)你平時的購物習(xí)慣給你推薦相關(guān)的產(chǎn)品。比如，我每個月都會給家里買一些奶制品、啤酒之類的飲品，淘寶就會自動給我推薦各種奶制品、啤酒產(chǎn)品，但凡我某一個月太忙，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”部分就主動推薦給我一些我常關(guān)注的產(chǎn)品，我自己就又會消費了。這種方式使得商家能賣出更多的產(chǎn)品，同時也能給用戶節(jié)省購物挑選的寶貴時間。

對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左右的訂單貢獻率，這就促進了百十億的銷售額，相比于雇傭幾十個推薦系統(tǒng)工程師所花費的投入，對企業(yè)來說簡直是低投入高回報的最好代表了。

如何搭建一套個性化推薦系統(tǒng)？

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如何搭建一套個性化推薦系統(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. 針對用戶的實時行為數(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測試等試驗方式來優(yōu)化推薦策略。