推荐

从用户场景看什么是推荐系统

推荐系统的本质是什么？使用场景有哪些？在本文中，作者对推荐系统展开分析，希望对你有所帮助。一、推荐系统的本质是什么？很早很早之前，信息很少，我们的信息获取和查找也很不方便，即便是有了电脑和互联网，我们也极少采用“线上解答”的方式，我们凭借以往的经验，快速获取自己的目标信息。慢慢的信息量变大了，我们需要分类来协助我们查找信息，这时出现了门户分类网站；再后来，信息过载了，分类也

用户研究 2018年01月05日

实战经验总结：为什么我不在苹果竞价广告中选择推荐词

推荐词做不到的，或许自选词可以推荐词：苹果官方推荐的关键词自选词：投放者自己拓展的关键词作为一家崇尚用户体验的科技公司，苹果不仅早打造出最人性化的产品，而且服务也非常贴切！苹果竞价广告作为苹果未来广告业务的核心，必然会走上用户体验这条老路。苹果竞价广告和百度竞价广告最大的区别在于：苹果竞价广告不是唯金钱论，而是以相关性为优先准则。也就是说，在不考虑其它因素的情况下，相关

产品运营 2017年02月13日

只是一种猜想：云音乐的推荐算法

根据查找的一些资料和自己的一些猜想，本文作者对推荐算法进行简单说明和对云音乐的推荐算法进行猜想。每日歌曲推荐banner左下角有一行字：“根据你的音乐口味生成，每天6:00更新”。可见，云音乐利用相关推荐算法每天运行，对每个用户进行个性化推荐。不得不说，自己从每日歌曲推荐里找到好多喜欢的音乐和小众歌手。同时，随意在微博里搜了一下相关评论，看来个性化推荐真的做到好评如潮。所以

产品经理 2017年02月14日

个性化推荐让我们更加狭隘？

讨论个性化推荐是否会让用户变得狭隘，我们不妨先从“ 为什么要做个性化推荐系统 ”这个角度进行思考。从背景出发：人们正逐渐从信息匮乏的时代走入信息过载的时代。这一背景带来了两个问题：信息过载、用户目的性不强，典型场景是：你打开网易云音乐，很多歌曲，你不知道想听什么。在个性化推荐未出现之前，解决这两个问题采取的方法一是类目管理，二是搜索，三是热门物品展示。一不适用于物品多的

业界综合 2016年12月23日

浅谈商品推荐：如何猜中用户的心思？

所有不着调的推荐都是耍流氓，不着调的推荐不如不推荐。去商场前，你告诉自己今天只买T恤，出商场时，你还是拎了大包小包……导购员看你摸了摸连衣裙，让你免费试穿，结果你这一穿就不愿脱下了，而且一件接一件。导购猜测顾客喜欢什么，推荐顾客试穿，满足双方各自的心理诉求来达成交易。电商网站如何猜测用户的心思，推荐商品达成交易呢？我们不可能让人来感知用户的诉求，只能用数据和规则告诉用户，我

产品经理 2017年05月22日

轻松看懂推荐算法：精打细算才是出路

信息过度和广告过多的社会中，推荐算法的使用也就显得理所当然。推荐算法背景在商品短缺，信息缺失和广告缺乏的时代，人类社会面临着无可奈何的选择不足困境；而在商品过剩，信息过度和广告过多的社会中，人类社会又面临着史无前例的选择过多困境甚至于因为选择过多而产生无从选择的尴尬情景。在这两种截然不同的社会经济环境中，个体所采取或者说所应对的策略，前一种侧重于自觉地主动搜寻个体需求之物，

产品经理 2018年02月07日

产品经理需要了解：推荐系统和搜索引擎的关系

本文作者结合自己的实践经验来为大家阐述推荐系统和搜索引擎两者之间的关系、分享自己的体会。从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验，结合自己的实践经验来为大

产品经理 2017年12月08日

个性化推荐：是让用户更加狭隘，还是扩宽用户视野

一个成熟的个性化推荐系统，不会让用户变得狭隘，反而会扩宽用户视野。当你看着网易云音乐的推荐歌单，一样的歌手、一样的类型，是不是有点厌倦？当你看着今日头条的Feeds流，一样的八卦、一样的娱乐新闻，是不是想卸载app？你是不是觉得，个性化推荐让你愈发狭隘？为什么要做个性化推荐系统讨论个性化推荐是否会让用户变得狭隘，我们不妨先从“ 为什么要做个性化推荐系统 ”这个角度进行思考。

产品经理 2016年12月26日

产品个性化推荐方法与策略

好的推荐系统，不仅能预测用户的行为，还能帮助用户发现他们可能感兴趣但不容易发现的东西。最近看了项亮老师的《推荐系统实践》，深感个性化推荐在当下的互联网产品中的地位，个性化推荐是有效【提高用户粘度】的方法，从而【鼓励用户产生更多的行为】。但是对于不同阶段的产品、不同类型的产品有特定的推荐算法，下面我就简单介绍一下。对于一个全新的产品想做个性化，面对缺少用户数据积累这样的一个

产品经理 2017年05月16日