为什么需要推荐系统

简介: 流量特点:稀缺性:获取流量是有成本的,流量成本:

一、提高流量利用率

流量特点:

稀缺性:获取流量是有成本的,流量成本:

外部成本: 把用户拉到站内的成本(获客成本),如付出广告、SEO、SEM、用红包、促销手段激励用户等。

内部成本:需要引导用户在站内到哪些页面。

不确定性:比如用户的意图可能无法用搜索表达,如想找一本《动物庄园》主题类似的书本。

差异性:购物意图、消费水平、爱好不同。

二、挖掘和匹配长尾需求

互联网大数据的长尾性:在任何一个具体领域,最流行的那部分物品,并不能满足大多数用户的需求,如最畅销的top 20%商品只能满足一部分人的需求。

二八原则和长尾理论相对,这里没用二八原则是因为我们现在接触信息多样性大增,长尾理论能更好解读。

挖掘长尾需求很重要。

三、提升用户体验

精准满足用户的需求,推荐系统还能提供“导购式”体验,如提示用户哪一款产品最适合自己,有什么样的特点,提高顾客购买效率。


四、技术积累

推荐和广告是较为成熟的大数据应用,推荐算法,如机器学习排序、深度学习的推荐算法,在计算广告、反作弊、互联网风控等领域起作用,这些算法背后需要大数据技术的支持,如海量数据的迭代计算、流式数据的实时计算处理。


技术


拿来型技术:从0上手的门槛较低,如数据库、某些硬件设备及消息队列等,但是用的熟练还得持续技术积累;

积累型技术:与算法相关的技术大多属于该类型,开源工具越来越多,从头实现一个算法的需求较少,更多是将算法结合当前的业务、数据特点。


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