隨著算法的普及箍土，大量的產(chǎn)品有了個性化推薦的功能灌侣，這也成為內(nèi)容類產(chǎn)品的標配侥涵。個性化定制化逐漸成為了互聯(lián)網(wǎng)思維的新補充，被提升到了越來越重要的地位儡嘶。算法推薦經(jīng)過了很長一段時間的發(fā)展谒兄，才逐漸達到能給用戶驚喜的階段。比如在電商領(lǐng)域社付，推薦算法可以挖掘用戶潛在購買需求，縮短用戶選取商品的時間邻耕，提升用戶的購物體驗鸥咖；在新聞或段視頻領(lǐng)域，推薦算法可以推送用戶喜歡的內(nèi)容兄世，提高用戶的閱讀效率啼辣，減少用戶選擇內(nèi)容的時間，也增加了用戶在產(chǎn)品上的停留時長御滩。

算法應(yīng)用階段

內(nèi)容類產(chǎn)品發(fā)展初期鸥拧，推薦算法一般為“熱度算法”，就是系統(tǒng)把熱點內(nèi)容優(yōu)先推薦送給用戶削解，完成熱點內(nèi)容的高閱讀率富弦。在積累了一定的用戶數(shù)據(jù)后，會發(fā)現(xiàn)用戶閱讀內(nèi)容過于集中于熱點信息氛驮，長尾信息中的優(yōu)質(zhì)資源往往被忽略腕柜，造成資源浪費。“千人一面”的狀況已不是一個優(yōu)質(zhì)的解決方案盏缤，所以算法逐漸演變?yōu)椤皞€性化推薦”砰蠢，也就是協(xié)同過濾的方法論支撐下的一種算法。協(xié)同過濾能很好的根據(jù)用戶的喜好唉铜，推薦匹配的內(nèi)容台舱，減少資源浪費，增加用戶使用的友好體驗潭流。真正做到“千人千面”竞惋。

推薦算法的信息來源

第三方數(shù)據(jù)

一個新系統(tǒng)在初期沒有數(shù)據(jù)積累的情況下，可與第三方合作幻枉，互授部分信息共享碰声。比如，很多系統(tǒng)支持微信登陸熬甫，這時候可以獲取客戶的微信信息胰挑，生活地點，部分生活習(xí)慣等椿肩。同時會獲取用戶的社交信息瞻颂，共同好友越多表明圈子越相似，可以推薦更多相似的內(nèi)容郑象。

用戶行為數(shù)據(jù)

記錄用戶在系統(tǒng)內(nèi)的使用習(xí)慣贡这，可以準確的描述單個用戶的行為特征，愛好特征等有效的信息厂榛，系統(tǒng)根據(jù)提取出的分析結(jié)果盖矫，將內(nèi)容與之匹配，完成更精準的推薦击奶。如辈双，某用戶經(jīng)常瀏覽體育信息，系統(tǒng)將對應(yīng)推薦更多體育相關(guān)的咨詢柜砾，省去用戶搜索篩選的時間湃望。

基于生活習(xí)慣

基于生活習(xí)慣，生活常識的推薦痰驱，往往也可以作為內(nèi)置的一個信息來源途徑证芭。比如，外賣的app推薦用戶的餐廳担映，一般默認是位置優(yōu)先废士，就近推薦，如果是快中午的時間段使用蝇完，系統(tǒng)默認推薦午餐湃密，其次是晚餐诅挑。靠生活常識作出的系統(tǒng)算法泛源，可以更符合人類的習(xí)慣拔妥，給用戶更好的體驗。

熱度算法

熱度算法簡單的說就是把最核心的內(nèi)容優(yōu)先推薦达箍，用新聞舉例没龙，每一條新聞都具有實效性，隨著時間的推移缎玫，該條新聞的關(guān)注度降低硬纤，關(guān)注點被新的熱點新聞取代。量化以上的過程赃磨，把各個影響因素設(shè)定為變量筝家，會得出以下的公式：

新聞熱度=初始熱度分+用戶交互熱度分-衰減熱度分

初始熱度分為新聞產(chǎn)生時，系統(tǒng)對新聞主體的預(yù)判熱度值邻辉。預(yù)判的分值一般為以下兩種模式溪王，一種情況，按照新聞類別的不同值骇，娛樂新聞大于財經(jīng)新聞莹菱，大于國際新聞，大于文化新聞等等系統(tǒng)的預(yù)設(shè)吱瘩，依次給出不同的初始熱度分道伟；另一種情況，系統(tǒng)預(yù)置熱詞詞庫使碾，用新聞的關(guān)鍵詞和詞庫的去匹配蜜徽，匹配度高的，初始熱度分高票摇。

用戶的交互熱度分也是一個變量拘鞋，先要明確用的哪些行為會影響新聞熱度，然后對這些行為量化兄朋，加權(quán)或打分等方式。例如怜械，網(wǎng)易云音樂颅和，用戶的聽歌，重復(fù)循環(huán)缕允，收藏峡扩，評論，分享等行為障本，系統(tǒng)為每一種行為打分教届，求和后得出用戶交互的熱度分：

用戶交互熱度分=聽歌X10+循環(huán)X5+收藏X10+評論X5+分享X3

此公式還可以繼續(xù)細化响鹃，每一種操作的分值也可以作為變量，在產(chǎn)品前期時案训，傳播產(chǎn)品為主要任務(wù)买置，所以分享的加權(quán)要大一些，隨著網(wǎng)易云的發(fā)展强霎，社區(qū)的概念逐漸強化忿项，評論區(qū)互動的加權(quán)會加大，所以評論的分值會增加城舞，系統(tǒng)隨時調(diào)整分數(shù)加權(quán)轩触，得出更準確的用戶交互的影響值。

衰減熱度分是一個隨時間變化而變化的數(shù)值家夺，往往是一個函數(shù)的表達脱柱。用新聞舉例，新聞的熱度會隨著時間的推移而衰減拉馋，并且趨勢是越來越快榨为，人們在接受新的熱點后，迅速忘記“舊聞”椅邓，直至熱度趨近于零柠逞。根據(jù)理論數(shù)據(jù)，構(gòu)建函數(shù)景馁，準確的表達衰減分值板壮。

還有很多其他的影響因素，比如傳播次數(shù)合住，傳播層數(shù)绰精，停留時長等等，都會影響熱度值透葛，要想更精準的表達笨使，就需要把涉及到的因素都作為變量，不斷完善算法僚害，才能更精準的完成推薦硫椰。

個性化推薦算法

隨著用戶量的增加，產(chǎn)品日活的增加萨蚕，用戶也不能僅限于千人一面熱點閱讀的模式中靶草，個性化推薦在此時顯得尤為重要。個性化推薦有兩種常見的解決方案岳遥，一種是基于內(nèi)容的推薦算法奕翔，推薦內(nèi)容往往是根據(jù)用戶的使用習(xí)慣得來，較為精準浩蓉；另一種是基于用戶的協(xié)同推薦算法派继，系統(tǒng)會根據(jù)以往使用內(nèi)容宾袜，為用戶建模，然后根據(jù)群體中個體的使用習(xí)慣驾窟，推薦更多超預(yù)期的內(nèi)容庆猫，達到預(yù)測推薦的效果。

基于內(nèi)容的推薦算法-預(yù)期內(nèi)

基于內(nèi)容的推薦算法纫普，靠收集用戶的使用習(xí)慣阅悍，進而推薦相關(guān)的內(nèi)容。系統(tǒng)使用分詞庫匹配昨稼、關(guān)鍵詞匹配等等方式节视，達到內(nèi)容的匹配，做到內(nèi)容的精確劃分假栓。比如寻行，用戶瀏覽了某部科幻電影，系統(tǒng)就會按照該電影所對應(yīng)的標簽匾荆，如科幻拌蜘，然后系統(tǒng)推薦相同標簽的影片給用戶。

這樣的推薦方案牙丽，確定性強简卧，推薦的內(nèi)容都是根據(jù)用戶的歷史來確定，不能挖掘用戶的潛在需求烤芦。

基于用戶的協(xié)同推薦-超預(yù)期

做到精準推薦后举娩，系統(tǒng)會繼續(xù)挖掘更潛在的推薦需求，給用戶超預(yù)期的推薦體驗构罗。這就到了基于用戶協(xié)同推薦的階段铜涉。簡單的說，這種算法是增加了用戶建模的環(huán)節(jié)遂唧，將同標簽的用戶群分芙代，對比群體中單個個體的特征，默認這種特征為這類人的潛在特征盖彭，再將此特征內(nèi)容推薦給同標簽的用戶纹烹，達到超預(yù)期的推薦效果。

比如召边，某用戶購買了一個蘋果手機铺呵，系統(tǒng)會將此用戶歸類為果粉，系統(tǒng)識別出很多果粉除了買蘋果的商品掌实，還會購買小米作為備用機陪蜻，這個特征會被系統(tǒng)識別為潛在需求邦马，推薦給果粉贱鼻，減少果粉選擇備用機的時間宴卖。

這樣的推薦算法，不僅能完成精準的推薦邻悬，還能給用戶小驚喜症昏，讓系統(tǒng)“有溫度”。但是這樣的推薦方式父丰，往往需要積累了大量用戶資料為基礎(chǔ)肝谭，才可以精確的完成。