算法
分享人：劉偉
目錄
一.推薦概述
二.好的產(chǎn)品推薦
三.幾大挑戰(zhàn)（用戶(hù) 物品 系統(tǒng)冷啟動(dòng)）
四.案例
一.推薦概述
推薦目標(biāo) 實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品目標(biāo)（合適的才是最好的）
實(shí)現(xiàn)手段：數(shù)據(jù) 算法 架構(gòu) 交互技術(shù)類(lèi)知識(shí)
核心功能：路徑優(yōu)化 興趣發(fā)現(xiàn)
評(píng)價(jià)：滿(mǎn)意度（點(diǎn)擊率 轉(zhuǎn)化率 時(shí)長(zhǎng) ） 準(zhǔn)確 覆蓋型 多樣性 新穎性 實(shí)時(shí)性
過(guò)程：從學(xué)習(xí)和決策的過(guò)程
核心問(wèn)題：如何構(gòu)建一個(gè)用戶(hù)對(duì)商品的評(píng)價(jià)模型
宗旨：服務(wù)提供方和消費(fèi)方的雙贏
二.幾大挑戰(zhàn)
大數(shù)據(jù) 稀疏 長(zhǎng)尾 噪音
用戶(hù)行為模式的挖掘和利用（行為的復(fù)雜性）
冷啟動(dòng)（新產(chǎn)品）
多樣性和精確性的2難困境
用戶(hù)界面和用戶(hù)體驗(yàn)
三.好的產(chǎn)品推薦
1姑裂，用戶(hù)訴求
幫用戶(hù)便捷的篩選出感興趣的內(nèi)容
陌生領(lǐng)域提供參考
需求不明確的貼心助手
用戶(hù)的好奇心
2颂碘、推薦引擎
描述用戶(hù)特點(diǎn) 并與個(gè)性化匹配
信息過(guò)濾解決用戶(hù)過(guò)載問(wèn)題
根據(jù)用戶(hù)反饋及時(shí)捕捉興趣變化
合適的場(chǎng)景 時(shí)機(jī) 推薦
3、功能決策
推薦功能對(duì)該產(chǎn)品有無(wú)價(jià)值
價(jià)值多大
成本收益
優(yōu)先級(jí)
————>產(chǎn)品核心目標(biāo) 發(fā)展階段 合理的roi
a.產(chǎn)品線(xiàn)當(dāng)親需求
b確定推薦目標(biāo)
c方案選型 明確重點(diǎn)
d效果監(jiān)控和策略迭代
e隨產(chǎn)品發(fā)布調(diào)整目標(biāo)
案例：今日頭條
系統(tǒng)概覽
內(nèi)容分析
用戶(hù)標(biāo)簽
y=fx{x1 ,x2, x3}
算法: 協(xié)同過(guò)濾? logistic regression,? DNN, factirization, Machine, GBDT
4類(lèi)特征: 相關(guān)性特征 環(huán)境特征 熱度特征 協(xié)同特征
內(nèi)容分析：
圖片分析
視頻分析
文本分析：作用——推薦引擎engine 文章冷啟動(dòng) 顆粒度越細(xì) 冷啟動(dòng)越強(qiáng)
文本特征分類(lèi)：語(yǔ)義標(biāo)簽類(lèi)特征? 實(shí)體詞 隱式語(yǔ)義特征? 文本相似度特征 時(shí)空特征
用戶(hù)
用戶(hù)標(biāo)簽：
類(lèi)別 主題 關(guān)鍵詞 來(lái)源 垂直興趣特征 性別 年齡 地點(diǎn) 內(nèi)容標(biāo)簽 用戶(hù)標(biāo)簽挖掘
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