推荐小课1：推荐、推荐系统是什么？有什么价值？

2024-01-13 14:58:04

今日头条的个性化推荐，火了今日头条，又火了抖音，爆品背后隐藏的推荐和推荐系统到底有什么魔力？

(1)推荐的概念

推荐建立在海量数据挖掘基础上，向用户提供个性化的信息服务和决策支持。推荐分为个性化推荐和非个性化推荐。推荐作用有三:降低信息过载、发掘长尾、提高转化率。值得强调的是，个性化推荐只是推荐的一种，是千人千面，精准到个人一面;非个性化推荐包括热门推荐、编辑精选、相似推荐等。

(2)推荐系统的概念及核心价值

基于推荐的释义，顾名思义，推荐系统即根据用户以及场景差异，对信息进行合理的排序、过滤，解决信息过载问题的一套机制。推荐系统帮助用户在海量信息中找到所需要的服务与信息，是信息爆炸时代下的产物。改革开放以来，物质文化生活极大丰富，内容和商品生产门槛在不断降低，面对信息过载，精力有限的用户的信息接受速度，与内容和商品的生产速度呈现矛盾。在这种情况下，推荐系统的普及与应用，其核心价值就是解决信息过载。简单来讲，我们不妨从以下四个关键点来了解推荐系统，如下:

关键 1:根据用户及不同的场景差异这是许多企业在做推荐系统初期容易忽略的一点，推荐系统不仅仅要基于用户，相关场景的差异会对于最终的推荐效果产生巨大的影响。

关键 2:对信息进行合理的排序、过滤
实际上企业有成千上万乃至上亿的 item，这些 item 可能是文章、视频、商品等。如何将这些 item 推送给用户，就会涉及到推荐系统背后的运作原理。

关键 3:推荐系统要解决信息过载的问题
企业需要帮助用户解决信息过载的问题，从而为用户设计这样一套机制。

关键 4:一套机制
推荐系统是由不同的算法、规则等构成的一套机制。

（3）推荐系统对企业产品、业务的价值

推荐系统对企业产品、业务的价值主要表现在以下几方面: 第一，推荐系统提升产品智能化及用户体验。以内容分发行业为例，门户时代的编辑通过人工的方式进行频道内的内容分发。

以体育频道为例，编辑所关注的内容粒度可能是 NBA，但对于关注“詹姆斯”这种更细粒度的用户群体，编辑则无法很好地满足。第二，推荐系统降低运营成本，提升运营效率。随着流量红利消失，企业关注降本增效。传统的门户可能需要成百上千的编辑来进行内容分发，依旧无法满足用户更细粒度的内容需求。推荐系统的存在，可实现几个运营人员负责一个客户端内容的分发，日常做一些推荐干预即可。